El Deep Learning explicado por Jordi Torres
Reseña de ‘Python Deep Learning: introducción práctica con Keras y TensorFlow 2’, el Deep Learning explicado por Jordi Torres.
Catálogo de componentes de redes neuronales (y IV): optimizadores
En este ultimo post, al menos de momento, sobre elementos de diseño de redes neuronales, tratamos los optimizadores, el alma del algoritmo de aprendizaje.
Catálogo de componentes de redes neuronales (II): funciones de activación
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.
¿Quién enseña a los algoritmos? Explicación, conclusión y una consecuencia ética
Se analiza quién enseña a los algoritmos de inteligencia artificial. Se revisan los mecanismos y se llega a una conclusión con consecuencia ética.
Aprendiendo Deep Learning y Keras con François Chollet
Reseña de ‘Deep Learning con Python’ de François Chollet, una gran forma de aprender Deep Learning y Keras con el creador de ésta última.
Un flujo de trabajo universal para Machine Learning
El post describe un flujo de trabajo universal para Machine Learning, tal y como lo propone François Chollet. Un flujo con siete fases.
El riesgo de la interpretación antropomórfica de la inteligencia artificial
Inspirado por un texto de François Chollet se comenta el riesgo que supone para la Inteligencia Artificial una incorrecta interpretación antropomórfica
La pila hardware y software del deep learning
En este artículo muetro y comento una pila que estructura tanto el hardware como el software del deep learning. Una ayuda y orientación.
Las sencillas intuiciones tras los complejos algoritmos
En este post hablo de algoritmos, de complejos algoritmos detras de los cuales, en el fondo hay intuiciones que si se conocen los hacen casi sencillos.
Cuando el Deep Learning se haya ido: el legado del Deep Learning
¿Qué pasará cuando el Deep Learning ya no sea la tecnología de moda, cuando quede obsoltea? Este será el legado del Deep Learning …