Curso de programación con TensorFlow
TensorFlow biblioteca Python para Deep Learning, creación de redes neuronales para aprendizaje profundo.
TensorFlow es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para realizar tareas de machine learning y deep learning.
Fue creada con el objetivo de facilitar la implementación de algoritmos de aprendizaje automático, especialmente redes neuronales, y proporcionar una plataforma robusta y escalable para construir modelos complejos.
Características principales de TensorFlow:
- Flexibilidad: Permite definir y entrenar modelos desde un nivel bajo (construyendo la red neuronal a mano) hasta un nivel alto (usando APIs como Keras para construir modelos rápidamente).
- Escalabilidad: TensorFlow está diseñado para ser escalable, lo que permite que los modelos se entrenen y ejecuten en una variedad de dispositivos, desde CPUs y GPUs hasta teléfonos móviles.
- Ecosistema amplio: Incluye herramientas y librerías complementarias como TensorBoard para visualización, TensorFlow Lite para desplegar modelos en dispositivos móviles y TensorFlow.js para ejecutar modelos en navegadores web.
- Soporte para múltiples lenguajes: Aunque el núcleo de TensorFlow está escrito en C++, tiene interfaces en Python, JavaScript, C++, Java y otros lenguajes.
Usos comunes de TensorFlow:
- Clasificación de imágenes: Entrenar modelos de redes neuronales convolucionales (CNNs) para tareas de clasificación de imágenes.
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP): Implementar modelos para traducción automática, análisis de sentimientos, generación de texto, etc.
- Reconocimiento de voz: Crear y entrenar modelos para la transcripción de voz a texto.
- Sistemas de recomendación: Construir modelos que puedan recomendar productos o contenido a los usuarios basándose en sus preferencias y comportamientos.
- Generación de imágenes: Utilizar redes generativas adversarias (GANs) para crear imágenes sintéticas.
Ejemplo básico en TensorFlow:
import tensorflow as tf
# Crear un modelo secuencial simple
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Compilar el modelo
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# Mostrar el resumen del modelo
model.summary()
Tutoriales de TensorFlow
Aprende TensorFlow con tutoriales de programación en TensorFlow.
Introducción Al Deep Learning Y Redes Neuronales
Introducción Y Entorno
Introducción A Tensorflow
Introducción Y Entorno
Introducción A Keras
Introducción Y Entorno
Redes Neuronales De Múltiples Capas
Introducción Y Entorno
Algoritmo De Backpropagation
Introducción Y Entorno
Implementación De Una Red Neuronal Con Numpy
Introducción Y Entorno
Modelo Con Api Secuencial
Construcción De Modelos Con Keras
Modelo Con Api Funcional
Construcción De Modelos Con Keras
Subclases De Modelos
Construcción De Modelos Con Keras
Capas En Keras
Construcción De Modelos Con Keras
Funciones De Activación
Construcción De Modelos Con Keras
Redes Neuronales Densas De Regresión
Construcción De Modelos Con Keras
Redes Neuronales Densas De Clasificación Binaria
Construcción De Modelos Con Keras
Redes Neuronales Densas De Clasificación Multiclase
Construcción De Modelos Con Keras
Redes Convolucionales Cnn
Construcción De Modelos Con Keras
Redes Recurrentes Rnn
Construcción De Modelos Con Keras
Redes Neuronales Mixtas
Construcción De Modelos Con Keras
Api Dataset
Procesamiento De Datos
Manejo De Valores Faltantes
Procesamiento De Datos
Encoding De Valores Categóricos En Continuos
Procesamiento De Datos
Preprocesados De Escalado, Normalización Y Estandarización
Procesamiento De Datos
Generación De Nuevas Características
Procesamiento De Datos
Algoritmos De Optimización
Entrenamiento Y Evaluación De Modelos
Técnicas De Validación
Entrenamiento Y Evaluación De Modelos
Monitorización De Entrenamiento
Entrenamiento Y Evaluación De Modelos
Redes Generativas Adversariales Gans
Técnicas Avanzadas
Transformers
Técnicas Avanzadas
Autoencoders
Técnicas Avanzadas
Carga De Capas Ya Hechas
Técnicas Avanzadas
Regularización De Modelos
Herramientas Y Optimización
Hiperparámetros Con Keras Tuner
Herramientas Y Optimización
Tensorboard
Herramientas Y Optimización
Uso De Tensorflow Keras En Gpu
Herramientas Y Optimización
Tipo de tecnología
Biblioteca
Categoría laboral
Backend
Año de lanzamiento
2015
Developers
Google Brain
Todos los módulos de TensorFlow
TensorFlow
Introducción y entorno
TensorFlow
Construcción de modelos con Keras
TensorFlow
Procesamiento de datos
TensorFlow
Entrenamiento y evaluación de modelos
TensorFlow
Técnicas avanzadas
TensorFlow
Herramientas y optimización
TensorFlow
Evaluación
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