Contenido

Objetivo

Asociar las arquitecturas del aprendizaje profundo con sus aplicaciones reales.

Descripción

En esta experiencia de aprendizaje, podrás conocer cómo las tecnologías de información y el aprendizaje profundo se han visto beneficiados mutuamente, esto a través de su arquitectura basada en capas y neuronas artificiales.

Explicación

Haz clic para revisar la explicación.

Hardware para el aprendizaje profundo

Recursos adicionales

Los siguientes enlaces son externos a la Universidad Tecmilenio, al acceder a ellos considera que debes apegarte a sus términos y condiciones.

Revisa el siguiente video:

Para conocer más sobre hardware para el aprendizaje profundo, te sugerimos revisar el siguiente video:

On-Device Intelligence Workshop. (2020, 15 de junio). How to evaluate Deep Neural Network Accelerators [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=55fYzzF716M

Actividad

Objetivo

Reforzar los conceptos de búsqueda paramétrica en aprendizaje profundo.

Instrucciones

Contesta el siguiente cuestionario:

  1. En un problema de aprendizaje profundo se te proporcionan 10,000,000 de ejemplos de datos. ¿Cuál sería una distribución adecuada de esos datos en los conjuntos de entrenamiento, validación y prueba?, ¿por qué?
  2. Si un modelo obtenido de una red neuronal tiene alto sesgo, ¿qué alternativas considerarías para corregirlo? Justifica tu respuesta.
  3. Has construido un clasificador de peras, plátanos y mangos. El clasificador presenta un error de entrenamiento del 0.5% y un error de validación del 7%. ¿Qué acciones recomiendas para corregir ese comportamiento?, ¿por qué?
Checklist

Asegúrate de:

  • Responder de manera clara, y en relación con lo aprendido en este tema.
  • Argumentar tus respuestas generando conclusiones válidas.