¿Es difícil aprender las redes neuronales?

No es difícil entender la idea de las NN a nivel de definición / definición. Puede aprender cuáles son, un poco sobre cómo funcionan (estructura de árbol / red, aprendizaje supervisado, toma de decisiones a través de estadísticas) y su importancia para una de las palabras de moda favoritas de la tecnología: el aprendizaje profundo.

Implementarlos es más difícil porque todavía hay limitaciones en términos de tener la capacidad de autoorganizar sus nodos y mejorar ellos mismos (aprendizaje no supervisado). Muchos algoritmos desordenados y complejos involucrados.

Si está interesado, consulte este curso Coursera de la Universidad de Toronto o consulte la pregunta de este otro usuario de Quora sobre cómo comenzar con las redes neuronales. Python, por ejemplo, es un lenguaje de inicio popular (o MATLAB, tengo otra respuesta sobre si Python o MAT es mejor para el procesamiento de imágenes relacionado con NN). Siéntase libre de enviarme un mensaje si desea obtener más información sobre blogs o simplemente encontrar más recursos. Me encanta encontrar recursos para personas <3

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Siento que el último recurso agregado al campo recientemente es bastante robusto. Aqui esta el link-

Aprendizaje profundo con aplicaciones que usan Python: Chatbots y reconocimiento de rostro, objetos y voz con TensorFlow y Keras: Navin Kumar Manaswi: 9781484235157: Amazon.com: Libros

Un extracto aquí:

“Dado que el mundo se está enfocando en la Inteligencia Artificial de una forma u otra, el Aprendizaje Profundo como el mejor componente de la Inteligencia Artificial ocupará el centro del escenario. Deep Learning hace un trabajo maravilloso en el reconocimiento de patrones, especialmente en el contexto de imágenes, sonido, habla, lenguaje y datos de series de tiempo.

Cuando hablamos de Deep Learning, es probable que discutamos los mejores marcos para el desarrollo de Deep Learning. Afortunadamente, en noviembre de 2015, Google lanzó Tensorflow, marco de aprendizaje profundo, que se ha utilizado en la mayoría de los productos de Google, como la búsqueda de Google, la detección de spam, el reconocimiento de voz, Google Allo, Google Now y Google Photos.

Tensorflow permite el paralelismo de modelos y el paralelismo de datos. TensorFlow proporciona múltiples API. El API de nivel más bajo, TensorFlow Core, le proporciona un control de programación completo ”.

El equipo AirCTO

De ningún modo. Te doy una analogía simple. Las redes neuronales (lo llamo NN en adelante) están modeladas a partir de una célula cerebral humana que tiene un núcleo (NN tiene la función de activación aquí), dendritas (NN tiene las entradas proporcionadas a través de la misma), axones (NN tiene la conexión con la siguiente neurona ) Esa es la red neuronal. Sin embargo, lo que puede construir es un sistema de inteligencia artificial increíble y poderoso que puede hacer las cosas mejor o, a la par, lo que pueden hacer los humanos. La forma de construir una arquitectura a partir de ella depende de su artesanía y conocimiento.

Birbal Srivastava

No es difícil comenzar con lo básico, tuve esto como asignatura en mi semestre final y solo tardé aproximadamente un mes en aprender lo básico.

La parte desafiante viene más tarde, es decir, comprender el escenario de aplicación de los algoritmos. Recientemente, he escrito un artículo con aportes de uno de los expertos en Data Science, la primera parte ha sido publicada. Encuéntrelo aquí Todo lo que debe saber sobre la red neuronal artificial y el aprendizaje profundo Esto podría ayudarlo en su esfuerzo de aprendizaje.

¡Feliz aprendizaje!

El equipo AirCTO

También lo escuché de mis compañeros y colegas. Pensé que trataría de poner un blog, cubriendo la comprensión básica de ANN y sus aplicaciones. Se trata de una lectura de 6 a 8 minutos.

Espero eso ayude.

¡¡Déjame saber lo que piensas!! Gracias.

El enlace al blog está abajo:

Características específicas de las redes neuronales artificiales (ANN), desde el algoritmo hasta las aplicaciones

El equipo AirCTO

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