- El aprendizaje profundo es una técnica particular en el aprendizaje automático.
- Utiliza una red neuronal artificial con muchas capas, utilizando técnicas inteligentes particulares para aprender los parámetros óptimos del modelo.
- Cada nodo individual en la red representa alguna “característica” que ayuda a representar la entrada o asignar una clase a la entrada.
- Por ejemplo, si todas las entradas son caras, un nodo podría ser “ancho de nariz” o “tono de piel promedio” o algo así.
- De manera crucial, las personas que crean la red no necesitan poner estas características en sí mismas.
- El algoritmo decidirá automáticamente qué características funcionan mejor para cumplir su tarea.
Aquí hay algunos recursos excelentes para impulsar su aprendizaje profundo.
- Deep Learning in Nutshell – publicación de blog muy bien detallada
- Recursos de aprendizaje profundo: tantos buenos recursos, más de los que enumeraré aquí, siga el enlace
- Tutorial de aprendizaje profundo: tal como dice el título
- Las redes neuronales profundas se engañan fácilmente: prueba de que el aprendizaje profundo no puede hacer todo
- Aprendizaje profundo en redes neuronales: descripción general: tutorial de 88 páginas
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