Machine learning, explicabilidad y un gran truco de magia
El machine learning y los algoritmos de explicabilidad de la inteligencia artificial se pueden combinar para ofrecer un gran truco de magia.
El machine learning y los algoritmos de explicabilidad de la inteligencia artificial se pueden combinar para ofrecer un gran truco de magia.
El diseño de medicamentos es también un área de trabajo del deep learning. Si, además, le añadimos explicabilidad, los resultados son más que interesantes.
En este post se pon foco en dos métodos de explicabilidad del deep learning, dos métodos muy representativos, y se añade un comentario valoración final.
Reseña del libro ‘Modern Deep Learning and Advanced Computer Vision: A Perspective Approach’, Deep learning y visión artificial en la misma obra.
Reseña de ‘Python Deep Learning: introducción práctica con Keras y TensorFlow 2’, el Deep Learning explicado por Jordi Torres.
En este ultimo post, al menos de momento, sobre elementos de diseño de redes neuronales, tratamos los optimizadores, el alma del algoritmo de aprendizaje.
Continuando con nyestro catálogo sencillo de componentes de redes neuronales, en este artículo hablamos de las funciones de pérdida.
En este post, y siguiendo con nuestra labor de catalogación de opciones de diseño comunes en redes neuronales, nos centramos en las funciones de activación.
Primero de los posts de la serie dedicada a catalogar de forma sencilla pero ilustrativa, elementos de diseño de redes neuronales. En este caso, capas.
En este post se explica la Estructura de una red neuronal como paso previo a otros artículos en que se catalogarán tipos y aplicación de algunos elementos.