Keras ha sido concebido para actuar como una framework (interfaz) en lugar de ser una simple biblioteca de machine-learning. Ofrece un conjunto de abstracciones más intuitivas y de alto nivel haciendo más sencillo el desarrollo de modelos del Deed-Laerning independientemente del backend- computacional utilizado.
Nota: (Keras es un framework de alto nivel para el Machine-Learning. Es una librería Python potente y fácil de usar para desarrollar y evaluar los modelos de Deep-Learning. Envuelve las ...
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Nota: (Keras es la API (interfaz) de TensorFlow; el modelo es un conjunto de módulos independientes totalmente configurables que se pueden conectar entre sí, tan modulas es que cuando instalamos ...
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Nota: (Desarrollado por Google para satisfacer sus necesidades de sistemas capaces de construir y entrenar redes neuronales para detectar y descifrar patrones y correlaciones). Que es TensorFlow -. TensorFlow es ...
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Nota: (tenemos esta practica de una Regresion-Lineal en TensorFlow-2.x para llevarla acabo usaremos Google-Collaboration, se ejecuta completamente en Cloud no requiere configuración y que ofrece acceso sin coste adicional a ...
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Nota: Keras es una API de deep-Learning escrita en Python, que se ejecuta sobre la plataforma de Machine-Learning TensorFlow de hecho se ha convertido en la API oficial de TensorFlow ...
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Nota: Keras es una API de deep-Learning escrita en Python, que se ejecuta sobre la plataforma de Machine-Learning TensorFlow de hecho se ha convertido en la API oficial de TensorFlow ...
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Nota: Keras es una API de deep-Learning escrita en Python, que se ejecuta sobre la plataforma de Machine-Learning TensorFlow de hecho se ha convertido en la API oficial de TensorFlow ...
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Nota: Keras es una API de deep-Learning escrita en Python, que se ejecuta sobre la plataforma de Machine-Learning TensorFlow de hecho se ha convertido en la API oficial de TensorFlow ...
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Nota: (Las capas de Keras son los bloques de construcción principal de los Modelos-Keras. Cada capa recibe información de entrada, realiza algunos cálculos y genera unos datos. Esta datos ira ...
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Nota: Que hace un optimizador de API-Keras, obviamente, optimizar los valores de los parámetros para reducir el error cometido por la Red-Neuronal. El proceso mediante el cual se hace esto ...
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Nota: La función de pérdidas en Deep Learning es la que nos indica cuánto nos hemos equivocado con nuestras predicciones, una función de pérdida mide la discrepancia entre la predicción ...
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Nota: Las métricas de evaluación valorar el rendimiento de un modelo de Aprendizaje-Automático , “Machine-Learning”. Su objetivo es estimar la precisión de la generalización de un modelo sobre los datos ...
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Nota: Los Dataset en Machine-Learning & Deep-Learning son conjuntos de datos históricos que sirven de base para entrenar un algoritmo con el objetivo de que una máquina pueda tomar decisiones ...
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Nota: (Keras-Applications: son módulo de aplicaciones de el Frameworks de Deep-Learning de API-Keras. Nos proporciona definiciones de Modelos y Pesos preentrenados para varias arquitecturas las mas usados). Aplicaciones-Keras.(Modelo-Preentrenado) -. Las ...
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