Comparación y ajuste de modelos en TensorFlow y Keras

¿Cómo saber si su red neuronal tiene el número correcto de capas o si está sobreajustando sus datos?Elegir el mejor modelo de aprendizaje automático requiere una comparación, evaluación y ajuste sistemáticos.Este curso basado en texto lo guía a través de los principios básicos de evaluación de modelos de aprendizajes profundos. Pasará de construir redes neuronales simples a analizar sistemáticamente cómo los cambios de arquitectura, como la modificación de capas, neuronas y estrategias de validación, afectan la precisión y el rendimiento de su modelo. Qué aprenderá: Comprender los términos fundamentales del aprendizaje automático, incluidas las divisiones de conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba; Configurar arquitecturas de redes neuronales ajustando capas y neuronas en TensorFlow y Keras; Analizar métricas de rendimiento de modelos para identificar ajustes insuficientes y excesivos; Comparar sistemáticamente varias variaciones de modelos Encontrar la configuración óptima; Aplicar técnicas de validación modernas para garantizar que su modelo generalice bien a datos no vistos.Comenzará con la terminología esencial de la evaluación de modelos antes de pasar a ejercicios prácticos basados en texto. A través de explicaciones de código paso a paso, aprenderá a construir, entrenar y comparar diferentes estructuras de redes neuronales.Este curso está diseñado para principiantes en aprendizaje automático y ciencia de datos que desean ir más allá de los tutoriales básicos y aprender a optimizar las redes neuronais. No se requiere experiencia previa en aprendizaje profundo, aunque una familiaridad básica con Python es útil.Comience a leer hoy para dominar el arte de la comparación de modelos y construir redes neuronales más confiables.