What Is Adversarial Machine Learning?
March 27, 2024
Article · 8 min read
Utilizar eficazmente los "trucos" comunes de la red neuronal
Comprender las mejores prácticas de la industria para crear aplicaciones de aprendizaje profundo.
Implementar y aplicar una variedad de algoritmos de optimización.
Implementar una red neuronal en TensorFlow.
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Este curso se centrará en la optimización de Redes Neuronales Profundas, cambiando la idea de que todo el proceso es una “caja negra”.
Comprenderá qué impulsa el rendimiento y podrá obtener mejores resultados de manera más sistemática Entenderá cómo optimizar los principales Hiperparámetros y su implementación. Además, aprenderá nuevos conceptos útiles para el entrenamiento de las redes como los mini-batch y las regularizaciones. También, aprenderá a implementar una red neuronal utilizando TensorFlow
Se estudiará cómo configurar su aplicación de aprendizaje automático, separando los sets de entrenamiento y testeo. Se entenderá que es la regularización en una red neuronal y cómo definir el problema para poder optimizarlo.
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Se estudiarán los distintos métodos de optimización que se pueden utilizar en el entrenamiento de redes neuronales profundas. Además, se analizarán las ventajas de trabajar con minibatches para acelerar el proceso y los beneficios de aplicar una diminución progresiva a la tasa de aprendizaje.
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Se aprenderán las principales técnicas y opciones en el ajuste de Hiperparámetros, la normalización por lotes y se introducirá la librería Tensorflow para la implementación de redes neuronales en Python
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La Universidad Austral se propone servir a la sociedad a través de la búsqueda de la verdad, mediante el desarrollo y transmisión del conocimiento, la formación en las virtudes y la atención de cada persona según su destino trascendente, proponiendo un estilo de liderazgo intelectual, profesional, social y público.
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