Explicación visual y matemática, paso a paso, de cómo aprende una red neuronal artificial. En particular, este video se enfoca en Backpropagation o retropropagación, el algoritmo predominante para el entrenamiento de redes neuronales artificiales.
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ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado.
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Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2024, 8 de Abril). BACKPROPAGATION: Cómo Aprende Matemáticamente una Red Neuronal Artificial Paso a Paso con Python [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video]
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Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender:
1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.
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Índice del Video:
0:00 Presentación
1:11 Introducción a las redes neuronales
1:11 Datos y objetivo
5:39 Neurona biológica
7:00 Neurona perceptrón
15:30 Neurona sigmoide
20:15 Estructura de una red neuronal
23:07 Entrenamiento de redes neuronales
23:15 Propagación hacia adelante
28:31 Cálculo de error
31:22 Backpropagation paso a paso
32:27 Derivada y gradiente descendente
43:43 Cálculo de gradientes
46:15 Regla de la cadena
1:05:08 Código (desde cero) de una red neuronal con Python
El código se encuentra disponible en:
https://github.com/CodigoMaquina/code/blob/main/machine_learning_python/backpropagation_paso_a_paso.ipynb
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