GAN es un enfoque para el modelado generativo que utiliza métodos de aprendizaje profundo como CNN (Red Neural Convolucional). El modelado generativo es un enfoque de aprendizaje no supervisado que implica descubrir y aprender automáticamente patrones en los datos de entrada, de modo que el modelo se pueda usar para generar nuevos ejemplos a partir … Continue reading «Conceptos básicos de las redes adversarias generativas (GAN)»
En este artículo, vamos a ver el funcionamiento de las redes neuronales de convolución con TensorFlow, una poderosa biblioteca de aprendizaje automático para crear redes neuronales. Ahora a saber, cómo una red neuronal de convolución permite dividirla en partes. las 3 partes más importantes de esta red neuronal de convolución son, Circunvolución puesta en común … Continue reading «Funcionamiento de la red neuronal convolucional (CNN) en Tensorflow»
DeepPose fue propuesto por investigadores de Google para Pose Estimation en la conferencia Computer Vision and Pattern Recognition de 2014. Trabajan en la formulación del problema de estimación de pose como un problema de regresión basado en DNN hacia las articulaciones del cuerpo. Presentan una cascada de regresores DNN que dieron como resultado estimaciones de … Continue reading «DeepPose: Estimación de la postura humana a través de redes neuronales profundas»
La inteligencia artificial es un tipo de tecnología con la promesa de transformar la forma en que funciona el mundo. Esta es una escala de impacto económico nunca antes vista, impacta cada industria y aspecto de nuestras vidas. La inteligencia artificial significa diferentes cosas para diferentes personas. Diseñador de videojuegos : para un diseñador de … Continue reading «Impacto y Ejemplo de la Inteligencia Artificial»
En este artículo, veremos algunos conceptos básicos de ANN y una implementación simple de una red neuronal artificial. Tensorflow es una poderosa biblioteca de aprendizaje automático para crear modelos y redes neuronales. Entonces, antes de comenzar ¿Qué son las redes neuronales artificiales? Aquí hay una definición simple y clara de redes neuronales artificiales. En pocas … Continue reading «Red neuronal artificial en TensorFlow»
The Transformer es un modelo de aprendizaje profundo propuesto en 2017, que se utiliza esencialmente en tareas de PNL. Si está trabajando en tareas de procesamiento de lenguaje natural como resúmenes de texto, traducción o predicción de emociones, encontrará este término muy a menudo. RNN sufrió el problema del gradiente de fuga que causa la … Continue reading «Primeros pasos con los transformadores»
Las tareas de aprendizaje automático se han dividido en tres categorías, según los comentarios disponibles: Aprendizaje supervisado: estos son modelos de construcciones humanas basados en entradas y salidas. Aprendizaje no supervisado: estos son modelos que dependen del aporte humano. No se asignan etiquetas al algoritmo de aprendizaje, el modelo tiene que descubrir la estructura por … Continue reading «Diagrama de flujo para modelos básicos de Machine Learning»
Deep Learning es una parte del aprendizaje automático y la inteligencia artificial que utiliza múltiples capas para extraer información útil de los datos sin procesar. Desde automóviles sin conductor hasta robots asistentes de voz, todos funcionan con algoritmos de aprendizaje profundo. Según la encuesta, se observa que se espera que el mercado global de aprendizaje … Continue reading «Los 7 mejores libros de lectura obligada sobre aprendizaje profundo»