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lunes, 24 de abril de 2017

Redes Neuronales Feedforward para el Aprendizaje Profundo

Un Tutorial de Aprendizaje Profundo: De Perceptrones a Redes Profundas

Fuente: Toptal: https://www.toptal.com/machine-learning/un-tutorial-de-aprendizaje-profundo-de-perceptrones-a-redes-profundas/es
En los últimos años, ha habido un resurgimiento en el campo de la Inteligencia Artificial. Se ha extendido más allá del mundo académico, con grandes figuras como Google, Microsoft y Facebook, quienes han creado sus propios equipos de investigación, obteniendo impresionantes adquisiciones.
Se comenta que esto puede atribuirse a la gran cantidad de datos brutos generados por los usuarios de redes sociales, muchos de los cuales deben ser analizados, al igual que al poder computacional precario disponible a través de GPGPUs.
Pero más allá de estos fenómenos, este resurgimiento se ha impulsado en gran parte por una nueva tendencia en la IA, concretamente en el aprendizaje de máquina, conocida como “aprendizaje profundo”. En este tutorial, te voy a presentar los conceptos claves y algoritmos detrás del aprendizaje profundo, empezando por la unidad más simple de la composición hasta llegar a los conceptos de aprendizaje automático en Java. (Para una descripción completa: Soy también el autor de una biblioteca de aprendizaje profundo de Java, disponible aquí, y los ejemplos de este artículo se implementan utilizando la biblioteca de arriba Si te gusta, puedes apoyarla dándole una estrella en GitHub, por lo cual estaría muy agradecido. Las instrucciones de uso están disponibles en la página de inicio.)
Continuar leyendo en Toptal: Aquí 

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