Una red neuronal es un modelo simplificado que emula el modo en que el cerebro humano procesa la información: Funciona simultaneando un número elevado de unidades de procesamiento interconectadas que parecen versiones abstractas de neuronas.
Las unidades de procesamiento se organizan en capas. Hay tres partes normalmente en una red neuronal : una capa de entrada, con unidades que representan los campos de entrada; una o varias capas ocultas; y una capa de salida, con una unidad o unidades que representa el campo o los campos de destino. Las unidades se conectan con fuerzas de conexión variables (o ponderaciones). Los datos de entrada se presentan en la primera capa, y los valores se propagan desde cada neurona hasta cada neurona de la capa siguiente. al final, se envía un resultado desde la capa de salida.
La red aprende examinando los registros individuales, generando una predicción para cada registro y realizando ajustes a las ponderaciones cuando realiza una predicción incorrecta. Este proceso se repite muchas veces y la red sigue mejorando sus predicciones hasta haber alcanzado uno o varios criterios de parada.
Al principio, todas las ponderaciones son aleatorias y las respuestas que resultan de la red son, posiblemente, disparatadas. La red aprende a través del entrenamiento.
Continuamente se presentan a la red ejemplos para los que se conoce el resultado, y las respuestas que proporciona se comparan con los resultados conocidos. La información procedente de esta comparación se pasa hacia atrás a través de la red, cambiando las ponderaciones gradualmente.
A medida que progresa el entrenamiento, la red se va haciendo cada vez más precisa en la replicación de resultados conocidos. Una vez entrenada, la red se puede aplicar a casos futuros en los que se desconoce el resultado.
Te puede interesar también:
- ¿Quieres un certificado de Harvard? Apúntate a su curso gratuito de programación
- Capacítate gratis en seguridad móvil y protección de datos con este curso en línea
- UNAM ofrece curso de ortografía gratuito y con certificación
Construyendo su propia red neuronal desde cero con Python
Domine cómo funcionan los algoritmos y bibliotecas de Machine Learning y Deep Learning bajo el capó con ejemplos prácticos.
¿Para quién es este curso?
- Desarrolladores principiantes de Python curiosos sobre el aprendizaje profundo.
- Profesionales de aprendizaje profundo que desean dominar cómo funcionan las cosas bajo el capó
- Cualquiera que quiera dominar los fundamentos del aprendizaje profundo.
- Dominio del funcionamiento de las bibliotecas de aprendizaje profundo y su creación desde cero.
Requisitos
- Matemáticas básicas
- Sin experiencia en programación.
Lo que aprenderás
- Introducción a Python, a conceptos más avanzados como programación orientada a objetos, decoradores, generadores e incluso bibliotecas especializadas como Numpy y Matplotlib
- Dominio de los fundamentos del aprendizaje automático y el ciclo de vida del desarrollo del aprendizaje automático.
- Regresión lineal, regresión logística y redes neuronales creadas desde cero.
- Construyendo una biblioteca de Deep Learning simple a partir de los primeros principios
Este curso se encuentra de manera gratuita gracias a un cupón que podrás encontrar aquí abajo.
Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.
Si el cupón ya ha expirado podrás adquirir el curso de manera habitual.
Este tipo de cupones duran muy pocas horas, e incluso solo minutos después de haber sido publicados.
Debido a una actualización de Udemy ahora solo existen 1,000 cupones disponibles, así que date prisa.
Preguntas y respuestas sobre los cupones
Un cupón de descuento permite adquirir un curso con una cierta rebaja del precio original. Facialix solo comparte aquellos que son al 100%, con lo cual se rebaja el precio total y puede ser adquirido de manera gratuita.
Es imposible saber el tiempo exacto ya que solo Udemy o el instructor pueden personalizar variables (tiempo, cantidad, etc.) para definir un tiempo límite. Con base a nuestra experiencia, lo máximo que puede durar son 3 días y lo mínimo unos 10 minutos.
No, como ya dijimos los cupones pueden vencer en cualquier momento. Si aun encontraste el cupón activo te recomendamos reclamar el curso y guardarlo en tu biblioteca dentro de la plataforma.
Solo debes dar clic al botón de abajo llamado “Ir al Curso”, automáticamente te llevara a la plataforma y, si el cupón sigue activo, aplicara automáticamente el descuento. Si el descuento no aparece significa que el cupón ya venció.
En teoría es indefinidamente, pero existen casos donde los cursos son eliminados ya sea por la propia plataforma o por el instructor.
Facialix solo comparte los cursos con cupones, no se hace responsable por ningún motivo de ellos o de su disponibilidad. Si el cupón ya expiro o no da el 100% de descuento no hay mucho que se pueda hacer ya que el autor, y solo el, tiene el permiso para crear o inhabilitar los cupones de descuento, en teoría podrías ponerte en contacto con el directamente y negociar algún beneficio.
Si ya leíste las preguntas y respuestas puedes continuar.
Para obtener el curso con su cupón da clic en el siguiente botón:
Deja tus comentarios y sugerencias
Sobre Facialix
Facialix es un sitio web que tiene como objetivo apoyar en el aprendizaje y educación de jóvenes y grandes. Buscando y categorizando recursos educativos gratuitos de internet, de esta manera Facialix ayuda en el constante aprendizaje de todos.
