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Santiago

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Lecture 1: Backpropagation from scratch (hands-on) 🤓 / Notas

Comenzando desde cero, en esta lectura comprenderá el cálculo diferencial, los conceptos de derivadas y gradientes.

Luego se adentrará en el funcionamiento interno de las redes neuronales y cómo se utilizan para resolver problemas complejos de aprendizaje automático.

Comprenderá de manera sólida todo lo que sucede detrás del telón y los requisitos para desplegar un motor que sea capaz de aplicar la retropropagación.

Es necesario que haya tomado su clase de cálculo, de lo contrario, las expresiones matemáticas le resultarán raras.

El material se compone mayormente de notas, por lo que, considere el costo de buscar los formatos largos: libros, documentación e investigaciones.

Pd:

<< No solo lea…
Tome notas, vuelva a leer, vuelva a formular, procese, manipule, aprenda. Tome asiento, mire el problema y verá. >>

¡Disponible en unos días!

¿Por qué tener un sitio web personal?

Aquí hay una colección de artículos que hasta cierto punto responden a la pregunta.

misc unsorted

  • Me gusta usar Goodreads para leer recomendaciones y seguir mis lecturas.

  • Arte de tapa y varios sin clasificar en mi perfil de vsco :D

  • Mi lista de películas que podría mirar una y otra vez.

  • Me interesan mucho los cubos de Rubik. Aprendí a resolverlo en unos 32 segundos y actualmente continúo con el método CFOP. Instrucciones por si te interesa aprender.

  • ¡Mi colección en Discogs! Actualmente cuento con aproximadamente 500 discos, y espero poder agregar todo eventualmente.

  • Pines en Pinterest

  • No se utilizó código para crear este sitio.

  • Una de mis playlists más recientes en Spotify, sin algoritmos. Recomiendo activar la reproducción aleatoria :)

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