Diagrama de temas
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Foro Aprendizaje Supervisado - Regresión y Clasificación con Redes Neuronales
Este espacio permite plantear dudas, inquietudes, comentarios o aportes que generen valor para los participantes del curso. Nuestros líderes del servicio y el equipo de IzyAcademy estará atento para dar las respuestas necesarias a los planteamientos dados.
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¿Qué aprenderás?
En este capítulo aprenderás sobre las redes neuronales artificiales y su similitud con la forma en que el cerebro funciona con los estímulos. Por lo tanto, al imitar las funcionalidades del cerebro, las redes utilizan neuronas artificiales, las cuales se conectan entre sí.
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Tema 1.1 - Neuronas Artificiales.
En este video aprenderás sobre las redes neuronales artificiales, las cuales encuentran relaciones entre señales de entrada y salida.
Duración: 5:22 minutos
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¿Qué aprenderás?
En este capítulo aprenderás sobre la arquitectura de una red neuronal, la cual se compone de 3 fases: Topología de la red, función de activación y algoritmo de entrenamiento. También, las diferentes direcciones de información y funciones de activación.
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Tema 2.1 - Arquitectura de una red neuronal.
En este video conocerás sobre la estructura de aprendizaje de las redes neuronales, también para que son útiles las capas en el aprendizaje de una red neuronal.
Duración: 5:15 minutos
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Tema 2.2 - Dirección de la información y número de neuronas.
En este video conocerás las neuronas que puede tener cada capa.
Duración: 3:06 minutos
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Tema 2.3 - Funciones de activación.
En este video conocerás las funciones de activación, cómo procesan la información y como se distribuye en la red.
Duración: 3:22 minutos
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¿Qué aprenderás?
En este capítulo aprenderás sobre el entrenamiento de una red neuronal y como buscar los costos, también encontraremos un algoritmo llamado Backpropagation que nos ayuda a optimizar estos costos, este algoritmo realiza diversos ciclos con dos fases.
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Tema 3.1 - Algoritmo de entrenamiento backpropagation.
En este video conocerás como un algoritmo llamado backpropagation nos ayuda a definir costos de la red.
Duración: 4:26 minutos
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¿Qué aprenderás?
En este capítulo aprenderás sobre dos diferentes formas de entrenar una red neuronal, las cuales son MLPClassifier y MLPRegressor.
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Tema 4.1 - Ejemplo de código entrenando una red neuronal.
En este video encontrarás dos códigos diferentes, los cuales nos ayudan a entrenar una red neuronal.
Duración: 3:15 minutos
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Tener en cuenta
Para este laboratorio debes:
1. Hacer clic en el enlace "Laboratorio práctico" y descargar.
2. Abre el archivo "Laboratorio práctico" en la aplicación Jupyter Notebook.
3. Desarrollo todos los ejercicios que en este archivo se solicitan.
Si presentas alguna dificultad, duda o inquietud, puedes dejar un comentario en nuestro Foro Colaborativo que con gusto daremos respuesta lo más pronto posible.
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Laboratorio práctico
En este laboratorio encontrarás ejercicios prácticos, los cuales deben ser realizados en la aplicación Jupyter. Al dar clic en el enlace "Laboratorio sin solución" se descargará automáticamente el notebook con los ejercicios propuestos.
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¿Qué encontrarás?
Un cuestionario que busca validar la realización del laboratorio práctico propuesto anteriormente. Tiene un tiempo estimado de 10 minutos para su solución, cuenta con 5 preguntas de tipo selección múltiple y 3 intentos para aprobarlo. La nota asignada será la de mayor valor.
Si presentas alguna dificultad, duda o inquietud, puede dejar un comentario en nuestro Foro Colaborativo que con gusto daremos respuesta lo más pronto posible.
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Tener en cuenta
En esta sección ofrecemos 3 opciones para revisar la solución al Laboratorio Práctico:
1. Ver el video, el cual nos muestra las soluciones de cada uno de los ejercicios planteados en el laboratorio.
2. Abrir el archivo "Laboratorio solución" en la aplicación Jupyter Notebook, el cual contiene los ejercicios resueltos.
Si presentas alguna dificultad, duda o inquietud, puedes dejar un comentario en nuestro Foro Colaborativo que con gusto daremos respuesta lo más pronto posible.
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Solución del laboratorio Aprendizaje Supervisado - Regresión y Clasificación con Redes Neuronales Página
Solución del laboratorio Aprendizaje Supervisado - Regresión y Clasificación con Redes Neuronales
En este video encontrarás la solución del laboratorio.
Duración: 12:17 minutos
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Solución laboratorio Archivo
Solución laboratorio
En este archivo encontrarás los ejercicios resueltos, al dar clic en esta actividad se descargará en tu dispositivo el NoteBook con los ejercicios.
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¿Qué encontrarás?
Un cuestionario que busca validar lo aprendido en el curso. Tiene un tiempo estimado de 20 minutos para su solución, cuenta con 10 preguntas de tipo selección múltiple y 3 intentos para aprobarlo. La nota asignada será la de mayor valor.
Si presentas alguna dificultad, duda o inquietud, puede dejar un comentario en nuestro Foro Colaborativo que con gusto daremos respuesta lo más pronto posible.
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