Más de una vez hemos comentado en artículos de este blog algunos de los motivos que impulsan el crecimiento actual de la Inteligencia Artificial. Hace algo más de un mes, por ejemplo, veíamos los argumentos que aportaba François Chollet para el caso específico del Deep Learning donde nos hablaba de progresos en el hardware y la algoritmia y también…
DetallesEn este ultimo post, al menos de momento, sobre elementos de diseño de redes neuronales, tratamos los optimizadores, el alma del algoritmo de aprendizaje.
DetallesContinuando con nyestro catálogo sencillo de componentes de redes neuronales, en este artículo hablamos de las funciones de pérdida.
DetallesEn este post, y siguiendo con nuestra labor de catalogación de opciones de diseño comunes en redes neuronales, nos centramos en las funciones de activación.
DetallesPrimero de los posts de la serie dedicada a catalogar de forma sencilla pero ilustrativa, elementos de diseño de redes neuronales. En este caso, capas.
DetallesReseña de ‘Software Engineering. Global Edition’, un repaso muy, muy completo al campo de la Ingeniería Software a cargo de Ian Sommerville.
DetallesEn 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.
DetallesSe analiza quién enseña a los algoritmos de inteligencia artificial. Se revisan los mecanismos y se llega a una conclusión con consecuencia ética.
DetallesReseña de ‘Deep Learning con Python’ de François Chollet, una gran forma de aprender Deep Learning y Keras con el creador de ésta última.
DetallesEl post describe un flujo de trabajo universal para Machine Learning, tal y como lo propone François Chollet. Un flujo con siete fases.
Detalles
