El día comienza con el suave timbre de la alarma de mi móvil a las 7 de la mañana, y aunque el sueño profundo lucha por retenerme, la promesa de un día lleno de posibilidades me impulsa a levantarme. Me estiro y bostezo, dando inicio a una jornada que se vislumbra larga y repleta de … Continuar leyendo Conectados en el Presente Tecnológico: Inmersos en el Mundo AV
Autor: Beastieux
La IA en medio de la rutina laboral y reuniones de trabajo
Buenos días. Hoy es un nuevo día del mes de marzo del 2023. Me despierto sintiéndome renovado gracias a mi nuevo Smartband que funciona como asistente personal y sistema de monitoreo de sueño, me ayuda a dormir mejor ajustando automáticamente la temperatura y la iluminación de mi habitación. Al sentarme en la cama, me da … Continuar leyendo La IA en medio de la rutina laboral y reuniones de trabajo
TensorFlow / Python: Entrenamiento de Redes Neuronales Feedforward
Ejemplo de entrenamiento de una red neuronal feedforward (también conocida como red neuronal de alimentación hacia adelante) utilizando TensorFlow. import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Crear datos de entrenamiento (ejemplo: clasificación de puntos en dos clases) np.random.seed(0) X = np.random.rand(100, 2) # 100 ejemplos con 2 características Y … Continuar leyendo TensorFlow / Python: Entrenamiento de Redes Neuronales Feedforward
TensorFlow / Python: Predicción de Series Temporales con Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
La "predicción de series temporales" se refiere a la tarea de prever valores futuros en una secuencia de datos organizada en función del tiempo. En otras palabras, implica hacer estimaciones o pronósticos sobre cómo evolucionarán los datos en el futuro, basándose en patrones y tendencias observadas en el pasado. Estos modelos pueden ser muy efectivos … Continuar leyendo TensorFlow / Python: Predicción de Series Temporales con Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
TensorFlow / Python: Reconocimiento de Dígitos Manuscritos con Redes Neuronales Convolucionales
Ejemplo simple de código en Python utilizando la biblioteca Keras y TensorFlow, para construir y entrenar una red neuronal para la clasificación de dígitos escritos a mano, usando el dataset MNIST. # Importar bibliotecas necesarias import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers from tensorflow.keras.datasets import mnist import matplotlib.pyplot as plt … Continuar leyendo TensorFlow / Python: Reconocimiento de Dígitos Manuscritos con Redes Neuronales Convolucionales
TensorFlow / Python: Procesamiento de Lenguaje Natural con Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
Este código es un ejemplo básico de cómo construir y entrenar una RNN para tareas de procesamiento de lenguaje natural, en este caso, la clasificación de sentimientos basados en datos de reseñas de películas de IMDB. import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import imdb from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import … Continuar leyendo TensorFlow / Python: Procesamiento de Lenguaje Natural con Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
TensorFlow / Python: Transferencia de Aprendizaje con Fine-Tuning de Modelos Pre-entrenados
Este enfoque de aprendizaje automático implica tomar un modelo de red neuronal pre-entrenado en un conjunto de datos grande y afinarlo para una tarea específica. Este proceso implica: Transferencia de Aprendizaje (Transfer Learning): En el aprendizaje profundo, se ha demostrado que las redes neuronales entrenadas en conjuntos de datos masivos, como ImageNet para imágenes o … Continuar leyendo TensorFlow / Python: Transferencia de Aprendizaje con Fine-Tuning de Modelos Pre-entrenados
TensorFlow / Python: Generación de Texto con Redes Neuronales Long Short-Term Memory (LSTM)
La Generación de Texto con Redes Neuronales LSTM, hacen referencia a "Long Short-Term Memory" (Memoria a Largo Plazo y Corto Plazo). Es un tipo de red neuronal recurrente (RNN) que se utiliza comúnmente para tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural, como la generación de texto, la traducción automática y el análisis de sentimientos. … Continuar leyendo TensorFlow / Python: Generación de Texto con Redes Neuronales Long Short-Term Memory (LSTM)
TensorFlow / Python: Generación de Imágenes Con Redes Neuronales Generativas Adversariales (GAN)
Una Red Neuronal Generativa Adversarial (GAN) es un tipo de modelo de aprendizaje profundo utilizado en la generación de datos, como imágenes, música, texto, entre otros. Una GAN consta de dos redes neuronales, que son esencialmente dos modelos que se entrenan juntos pero tienen objetivos opuestos: Generador (Generator): La primera red es el generador, que … Continuar leyendo TensorFlow / Python: Generación de Imágenes Con Redes Neuronales Generativas Adversariales (GAN)
TensorFlow / Python: Detección de Objetos con Modelos Pre-Entrenados de Object Detection API
El Desarrollo de una Aplicación de Detección de Objetos con "TensorFlow", contempla la creación de una aplicación que pueda detectar y reconocer objetos en imágenes o videos utilizando la API de Detección de Objetos de TensorFlow. Esto implica el uso de modelos de aprendizaje profundo pre-entrenados para identificar objetos en tiempo real o en imágenes … Continuar leyendo TensorFlow / Python: Detección de Objetos con Modelos Pre-Entrenados de Object Detection API