Esta lección es importante por su relevancia acual, aunque el Aprendizaje Profundo no es más que el resultado de usar redes neuronales artificiales con muchas capas y representación jerárquica de características, que han sido entrenadas con backpropagation sobre cantidades ingentes de datos (Big Data).
A continuación vamos explicando las distintas secciones de esta lección…
En esta lección extra sobre Aprendizaje Profundo se puede hablar de autoencoders, embeddings, incluso clustering en espacio latente. También de Deep Q-Networks (DQN) y sus policy networks.
En cuanto a aplicaciones podría hablar se redes neuronales tipo CNN para clasificar imágenes, llegar incluso a mencionar los Transformers para NLP supervisado…
Más información
Para complementar es recomendable consultar otros documentos.
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