Introducción al deep learning

Introducción al Deep Learning en Python

Dan Becker

Data Scientist and contributor to Keras and TensorFlow libraries

Imagina que trabajas en un banco

  • Tienes que predecir cuántas transacciones hará cada cliente el próximo año
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Ejemplo visto por regresión lineal

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Ejemplo visto por regresión lineal

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Ejemplo visto por regresión lineal

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Ejemplo visto por regresión lineal

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Ejemplo visto por regresión lineal

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Ejemplo visto por regresión lineal

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Ejemplo visto por regresión lineal

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Ejemplo visto por regresión lineal

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Ejemplo visto por regresión lineal

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Ejemplo visto por regresión lineal

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Ejemplo visto por regresión lineal

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Ejemplo visto por regresión lineal

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Ejemplo visto por regresión lineal

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Ejemplo visto por regresión lineal

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Interacciones

  • Las redes neuronales capturan muy bien las interacciones
  • El deep learning usa redes neuronales especialmente potentes
    • Texto
    • Imágenes
    • Vídeos
    • Audio
    • Código fuente
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Estructura del curso

  • Los dos primeros capítulos se centran en conceptos
    • Depurar y ajustar modelos de deep learning en problemas de predicción clásicos
    • Sentar bases para avanzar hacia aplicaciones modernas
  • Esto dará frutos en los capítulos 3 y 4
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Crea y ajusta modelos de deep learning con Keras

import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
predictors = np.loadtxt('predictors_data.csv', delimiter=',')
n_cols = predictors.shape[1]
model = Sequential()

model.add(Dense(100, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
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Los modelos de deep learning capturan interacciones

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Los modelos de deep learning capturan interacciones

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Los modelos de deep learning capturan interacciones

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Interacciones en redes neuronales

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Interacciones en redes neuronales

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Interacciones en redes neuronales

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Interacciones en redes neuronales

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Interacciones en redes neuronales

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¡Vamos a practicar!

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