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
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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: 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
TensorFlow / Python: Comparación de Imágenes con Redes Neuronales Siamesas
A continuación, trabajaremos en la implementación de una Red Neuronal Siamesa en TensorFlow. Una red neuronal siamesa se utiliza para calcular la similitud o distancia entre dos entradas. En este ejemplo, crearemos una red siamesa para comparar imágenes y determinar si pertenecen a la misma clase o no. Usaremos TensorFlow para construir esta red. import … Continuar leyendo TensorFlow / Python: Comparación de Imágenes con Redes Neuronales Siamesas
TensorFlow / Python: Clasificación Binaria con Redes Neuronales de un solo Perceptrón
Código en Python y TensorFlow para realizar una clasificación binaria utilizando un perceptrón en TensorFlow. En este caso, se implementará un perceptrón simple para clasificar datos en dos clases distintas. Perceptrón: Un perceptrón es un tipo de neurona artificial que se utiliza en redes neuronales para realizar clasificación. Toma un conjunto de entradas, las pondera … Continuar leyendo TensorFlow / Python: Clasificación Binaria con Redes Neuronales de un solo Perceptrón
TensorFlow / Python: Clasificación de Imágenes con Redes Neuronales Convolutivas
Clasificar imágenes es un tema común en redes neuronales. Aquí tienes un ejemplo simple de cómo realizar esta tarea utilizando TensorFlow y la biblioteca Keras, vamos a realizar la clasificación de imágenes de gatos y perros: import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense … Continuar leyendo TensorFlow / Python: Clasificación de Imágenes con Redes Neuronales Convolutivas