Categoría: Deep-Learning

Una descripción general rápida de la visión por computadora

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La visión por computadora significa la extracción de información de imágenes, texto, videos, etc. A veces, la visión por computadora intenta imitar la visión humana. Es un subconjunto de inteligencia basada en computadora o inteligencia artificial que recopila información de imágenes o videos digitales y los analiza para definir los atributos. Todo el proceso implica … Continue reading «Una descripción general rápida de la visión por computadora»

¿Cómo usar los clasificadores de imágenes incorporados del módulo de reconocimiento visual usando IBM Watson?

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IBM Watson Visual Recognition es una herramienta que utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para analizar imágenes y permitir a los usuarios identificar automáticamente sujetos y objetos contenidos en la imagen y organizar y clasificar estas imágenes en categorías. ¿Qué aprenderás de esto? utilizará IBM Watson Visual Recognition (VR) para cargar y clasificar sus imágenes utilizando … Continue reading «¿Cómo usar los clasificadores de imágenes incorporados del módulo de reconocimiento visual usando IBM Watson?»

Redes residuales (ResNet) – Aprendizaje profundo

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Después de la primera arquitectura basada en CNN (AlexNet) que ganó la competencia ImageNet 2012, cada arquitectura ganadora posterior utiliza más capas en una red neuronal profunda para reducir la tasa de error. Esto funciona para una menor cantidad de capas, pero cuando aumentamos la cantidad de capas, hay un problema común en el aprendizaje … Continue reading «Redes residuales (ResNet) – Aprendizaje profundo»

Regresión Softmax usando Keras

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Requisitos previos: regresión logística Primeros pasos con Keras:  el aprendizaje profundo es uno de los principales subcampos del marco de aprendizaje automático. Es compatible con varias bibliotecas como Theano, TensorFlow, Caffe, Mxnet, etc. para crear modelos de aprendizaje profundo. Keras ofrece una colección de conjuntos de datos que se pueden usar para entrenar y probar el … Continue reading «Regresión Softmax usando Keras»

Visión artificial – Introducción

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¿Alguna vez te has preguntado cómo podemos entender las cosas que vemos? Al igual que vemos a alguien caminando, nos demos cuenta o no, utilizando el conocimiento previo, nuestro cerebro entiende lo que está sucediendo y lo almacena como información. Imagina que miramos algo y nos quedamos completamente en blanco. En el olvido. ¿Aterrador verdad? … Continue reading «Visión artificial – Introducción»

Cuantificación de vectores de aprendizaje

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Learning Vector Quantization (o LVQ) es un tipo de red neuronal artificial que también se inspira en modelos biológicos de sistemas neuronales. Se basa en un prototipo de algoritmo de clasificación de aprendizaje supervisado y entrenó su red a través de un algoritmo de aprendizaje competitivo similar a Self Organizing Map. También puede tratar el … Continue reading «Cuantificación de vectores de aprendizaje»

Visualización de representaciones de Salidas/Activaciones de cada capa de CNN

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Las redes neuronales convolucionales son muy poderosas en tareas de clasificación y reconocimiento de imágenes. Los modelos CNN aprenden características de las imágenes de entrenamiento con varios filtros aplicados en cada capa. Las características aprendidas en cada capa convolucional varían significativamente. Es un hecho observado que las capas iniciales capturan predominantemente los bordes, la orientación … Continue reading «Visualización de representaciones de Salidas/Activaciones de cada capa de CNN»

Diferencia entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo

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Aprendizaje automático: el aprendizaje automático es un subconjunto, una aplicación de inteligencia artificial (IA) que ofrece la capacidad al sistema de aprender y mejorar a partir de la experiencia sin estar programado a ese nivel. Machine Learning utiliza datos para entrenar y encontrar resultados precisos. El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de un … Continue reading «Diferencia entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo»

Predicción de enfermedades cardíacas usando ANN

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Deep Learning es una tecnología que imita un cerebro humano en el sentido de que consta de múltiples neuronas con múltiples capas como un cerebro humano. La red así formada consta de una capa de entrada, una capa de salida y una o más capas ocultas. La red intenta aprender de los datos que se … Continue reading «Predicción de enfermedades cardíacas usando ANN»

Funciones de Pytorch: tensor(), fill_diagnol(), append(), index_copy()

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Este artículo tiene como objetivo compartir algunas funciones de PyTorch que lo ayudarán mucho en su viaje de aprendizaje profundo y ciencia de datos. Cada función se explicará usando dos ejemplos de escritura y un ejemplo en el que no puede usar esas funciones. Entonces empecemos. PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de código … Continue reading «Funciones de Pytorch: tensor(), fill_diagnol(), append(), index_copy()»