Deep Learning

Gradiente Descendente:

• Gradiente descendente
• Ejemplo gradiente descendente

Redes Neuronales Artificiales (RNA):

• Introducción Redes Neuronales Artificiales
• Perceptrón multicapa
• Funciones de activación
• RNA para clasificación y regresión

Preprocesamiento de datos:

• División del dataset
• Escalado de variables

Keras:

• RNA en Keras para clasificación
• RNA en Keras para clasificación multiclase
• RNA en Keras para regresión
• Ejercicio clasificación
• RNA para series de tiempo
• Ejemplo pronóstico serie de tiempo

Optimizadores:

• Optimizadores
• Ejemplo Optimizadores

Optimización de Hiperparámetros:

• Optimización de Hiperparámetros
• GridSearchCV
• RandomizedSearchCV
• KerasTuner

Regularización:

• Generalización
• Regularización
• Ejemplo regularización

Redes Neuronales Recurrentes:

• RNN
• LSTM
• GRU
• RNN Bidireccional

Redes Neuronales Convolucionales:

• CNN
• CNN para series de tiempo
• CNN-LSTM para series de tiempo

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• Taller redes neuronales artificiales
• Taller RNN

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Important

Archivo para trabajar esta sesión:

• Descargue Irradiancia mensual.csv

• Descargue DatosCafe.csv

• Descargue Regression.csv

• Descargue Classification.csv para el ejercicio.

• Descargue spiral.csv para el taller de RNA.

• Descargue blobs.csv para el taller de RNA.

• Descargue Social_Network_Ads.csv para el taller de RNA.

Bibliografía: