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En este video les traigo un completo tutorial donde veremos paso a paso todos los elementos que usualmente hay que tener en cuenta para crear, entrenar, validar y poner a prueba prácticamente cualquier modelo de Deep Learning usando esta librería.
Enlace de descarga del notebook: https://drive.google.com/drive/folders/1loHWxa3W5dUtMe5W1HayobW0vg_YU563?usp=sharing
Contenido:
00:00 Introducción
00:45 Academia Online
01:03 Secciones del tutorial
02:33 Conocimientos previos
03:35 El problema a resolver
04:54 Tensores en Pytorch
10:44 Datasets en Pytorch
12:17 El set de datos
23:25 ¿Cómo crear una red en Pytorch?
37:45 Propagación hacia adelante y hacia atrás
53:47 Entrenando y validando un modelo en Pytorch
01:13:59 Predicciones con el modelo entrenado
01:17:09 Conclusión
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🔴 *** TODOS LOS VIDEOS QUE COMPLEMENTAN ESTE TUTORIAL ***
🎥 ¿Qué es una Red Neuronal?: https://youtu.be/53GUf747e38
🎥 Parámetros e hiper-parámetros: https://youtu.be/3Iu5m166rnE
🎥 Sets de entrenamiento, validación y prueba: https://youtu.be/79K93XBOsIg
🎥 El Gradiente Descendente: https://youtu.be/IKloEocn3Hw
🎥 La reproducibilidad en el Machine Learning: https://youtu.be/tVD3PfYMk6g
🎥 La entropía cruzada: https://youtu.be/eHOHIgxRoHE
🎥 El overfitting: https://youtu.be/QyVr3UiTYXg
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🔴 *** ACERCA DE MÍ ***
Soy Miguel Sotaquirá, el creador de Codificando Bits. Tengo formación como Ingeniero Electrónico, y un Doctorado en Bioingeniería, y desde el año 2017 me he convertido en un apasionado por el Machine Learning y el Data Science, y en la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido y a brindar asesoría a personas y empresas sobre estos temas.
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