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Una red neuronal es una serie de algoritmos que intenta reconocer las relaciones subyacentes en un conjunto de datos a través de un proceso que imita la forma en que funciona el cerebro humano. Las redes neuronales pueden adaptarse a los cambios de entrada para que la red genere el mejor resultado posible sin necesidad de rediseñar los criterios de salida.

La concepción de redes neuronales está ganando popularidad rápidamente en el área del desarrollo de sistemas comerciales.

Las redes neuronales, en el mundo de las finanzas, ayudan en el desarrollo de procesos tales como pronóstico de series de tiempo, negociación algorítmica, clasificación de valores, modelado de riesgo crediticio y construcción de indicadores patentados y derivados de precios.

Una red neuronal funciona de manera similar a la red neuronal del cerebro humano. Una “neurona” en una red neuronal es una función matemática que recopila y clasifica información de acuerdo con una arquitectura específica. La red se parece mucho a los métodos estadísticos como el ajuste de curvas y el análisis de regresión.

Una red neuronal contiene capas de nodos interconectados. Cada nodo es un perceptrón y es similar a una regresión lineal múltiple. El perceptrón alimenta la señal producida por una regresión lineal múltiple en una función de activación que puede no ser lineal.

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¿Para quién es este curso?

  • Estudiantes interesados ​​en el aprendizaje automático: todos los conceptos se imparten a través de tres sesiones: conferencias, tutoriales y sesiones de codificación.
  • Estudiantes que quieran aprender las matemáticas detrás de las redes neuronales que a su vez te convertirán en ninja en ANN.
  • Estudiantes que prefieren aprender el núcleo de las redes neuronales en lugar de aprender a hacerlo con bibliotecas.

Requisitos

  • Matemáticas básicas: algunas partes esenciales se cubrirán en el curso en sí para que el curso sea amigable para principiantes.
  • Regresión lineal y logística
  • Comprensión básica de los problemas de clasificación y regresión.

Lo que aprenderás

  • Codifique una red neuronal desde cero en Python y numpy
  • Aprenda las matemáticas detrás de las redes neuronales
  • Obtenga una comprensión adecuada de las redes neuronales artificiales (ANN) y el aprendizaje profundo
  • Derivar la regla de retropropagación a partir de los primeros principios
  • Describir los diversos términos relacionados con las redes neuronales, como “activación”, “retropropagación” y “retroalimentación”.
  • Aprenda a evaluar los modelos de redes neuronales

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