Introducción a Deep Learning con PyTorch
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Aprender Machine Learning es en la actualidad una de las mejores opciones para acceder a un sector con mucha demanda laboral. Nuestro curso Machine Learning español te ofrece la posibilidad de iniciar tu desarrollo como Data Scientist, aprendiendo todo sobre Machine Learning y Tensorflow.
Este curso avanzado comienza con un primer acercamiento a lo que iremos viendo con más detalle posteriormente en otras lecciones. Haremos una introducción a las diferentes librerías de Machine Learning, viendo las más usadas, como son Tensorflow, Caffe, Keras, Theano y MXnet, detallando sus características y diferencias.
Una vez hayamos visto por encima las diferentes librerías, vamos a realizar la instalación y configuración del entorno para utilizar Tensorflow, que es en a que nos centraremos en este curso. Aprenderás a instalarla desde cero. Tras la instalación y preparación realizaremos una práctica en la que desarrollaremos su sintaxis paso a paso.
Tras este primer bloque introductorio, pasaremos a detallar los principios básicos de Machine Learning, un apartado de gran importancia para el resto del curso. Aprenderás los tipos de problemas que nos podemos encontrar en Machine Learning y cómo resolverlos.
También podrás aprender todo lo relacionado con los diferentes tipos de datos que puedes encontrar en el ámbito de Machine Learning, con las redes neuronales y sus características, los modelos matemáticos lineales y no lineales y cómo usar las funciones de acierto y error.
Adicionalmente explicaremos qué es el entrenamiento neuronal, viendo algunos ejemplos de los mismos, además de cómo poder clasificar y predecir en Machine Learning. Y acabaremos realizando un problema práctico con puertas XOR, el cual resolveremos con Tensorflow para que aprendas a hacerlo paso a paso.
Después entraremos en otro bloque en el que trataremos el Deep Learning, dónde podrás aprenderá qué es, la importancia de la elección de características y estrategias de una red neuronal, qué es la clasificación logística multinacional y su importancia, qué es la convolución, qué es el pooling y para qué se emplea, la función de activación y BIAS y qué es el Dropout y sus funcionalidades.
Seguidamente pasamos a un pequeño bloque dedicado a la minería de datos y el tratamiento de datos, para que conozcas en qué consiste y por qué resulta tan importante, además de aprender qué son las ventanas temporales.
Y acabaremos el curso con el bloque más extenso de la formación, durante el cual aprenderás todo lo necesario para dominar el tratamiento de imágenes con TensorFlow. En este apartado verás conceptos, prácticas y herramientas muy importantes en Machine Learning, además de poder realizar varias prácticas para aplicar los conceptos que se han ido desarrollando.
Si te fascina el Machine Learning, este curso de Tensorflow te permitirá aprender sobre esta tecnología y cómo aplicarla, lo que te permitirá mejorar tu perfil laboral con un tema de gran relevancia en estos últimos años.