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Métodos para imputar datos utilizando Python
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Deep Learning con Python
MasterClass Gratis
Métodos para imputar datos utilizando Python
Gratis
1 h. 25 m.
1 Sesión. Introducción a Deep Learning
Recursos.ipynb
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1. Definición de red Neuronal
20 m. 1 s.
1.1 Entendiendo una red
17 m. 56 s.
1.4 Funciones de Activación
29 m. 14 s.
1.5 Backpropagation
7 m. 14 s.
1.6 Descenso del gradiente
20 m. 31 s.
2. El problema de overfitting y como detectarlo
11 m. 12 s.
2. Sesión. Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Recursos.ipynb
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1 Redes neuronales convolucionales
12 m. 53 s.
1.1 Convolución, stride, padding
26 m. 27 s.
1.2 Función de activación RELU
7 m. 40 s.
1.3 Pooling
9 m. 47 s.
1.5 Regularización
13 m. 40 s.
1.6 Función de pérdida cross entropy
15 m. 47 s.
2 Práctica
22 m. 47 s.
3. Sesión. Principales Arquitecturas CNN I
Recursos.ipynb
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1 Definición de Transfern Learning y Fine Tuning
16 m. 11 s.
2. Práctica utilziando el modelo VGG-19
29 m. 43 s.
4. Sesión. Principales Arquitecturas CNN II
Recursos.ipynb
Recursos.ipynb
1 Modelos Resnet
2 m. 48 s.
1.1 Bloques residuales
14 m. 24 s.
2 Práctica usando el modelo ResNet -100
26 m. 9 s.
5. Sesión. Redes Neuronales Recurrentes RNN
Recursos.ipynb
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1 Redes neuranales recurrentes
48 s.
1.1 El problema de las CNN para data secuencial
17 m. 19 s.
1.2 Modelo RNN clásico
13 m. 56 s.
1.3 Arquitectura de una RNN
22 m. 35 s.
2. Práctica aplicando RNN
21 m. 11 s.
6. Sesión. Redes Neuronales Recurrentes LSTM y GRU
Recursos.ipynb
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1. Redes Long Short Term (LSTM)
11 m. 58 s.
1.1 Arquitectura de una RNN
20 m. 36 s.
2. Redes Gated Recurrent Units
2 m. 45 s.
2.1 Arquitectura de una GRU
4 m. 20 s.
3. Práctica comparando modelos RNN LSTM y GRU
30 m. 37 s.
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