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TensorFlow en Python y Keras
Intro
Intro (2:22)
Introduccion a TensorFlow
Qué es TensorFlow (4:24)
Por que usar TensorFlow (4:47)
Instalando TensorFlow (5:50)
Mi primera aplicación en TensorFlow (3:55)
Conceptos clave de Machine Learning
Una visión general sobre Machine Learning (6:48)
Qué ocurre cuando tenemos pocos datos (5:15)
Datos de entrenamiento no representativos (4:08)
La importancia de la calidad de los datos en ML (6:00)
Sobreentrenamiento del algoritmo (4:08)
Validación y Testing de modelo (4:16)
Como funciona Tensor Flow
Intro a grafos de computación (4:19)
Cliclo de vida de un grafo en TensorFlow (5:13)
Creando grafos (4:51)
Concepto de sesión (4:06)
Ejecutando sesiones en TensorFlow (3:29)
Manejo de grafos (4:40)
Grafo en TensorFlow y TensorBoard (7:25)
Fundamentos de TensorFlow
Constantes en TensorFlow (5:27)
Definición de operadores en Tensorflow (2:30)
Ejercicios con operadores en TensorFlow (4:46)
Creando Placeholders en Tensorflow (3:22)
Creando tensores desde objetos en Python (4:07)
Variables en TensorFlow (3:43)
Shapes en TensorFlow (5:18)
El gradiente en TensorFlow (3:12)
Transformando datos en TensorFlow (4:05)
Trabajando Modelos en TensorFlow
Fases de generacion de un modelo ML (2:22)
Cargando datos en TensorFlow (7:26)
Guardando el modelo de ML (2:04)
Tips para debuggin en TensorFlow (2:11)
Tipos de redes neuronales (2:32)
APIs de TensorFlow de bajo nivel
APIs del alto y bajo nivel (2:50)
Generación de datos sintéticos (6:58)
Definir las entradas, parámetros y otras variables (4:10)
Definir el modelo y funciones de perdida y optimización (3:22)
Entrenando el modelo (7:18)
Matriz de confusión (6:22)
Qué es la precisión y el recall (4:06)
Clasificador Binario La curva ROC (2:49)
APIs de TensorFlow de alto nivel
Usando el API de Dataset (5:25)
Usando el API de layers (4:50)
Ejercicio práctico usando el API de layers (3:22)
Usando el API de Estimadores (5:38)
API alto nivel vs API bajo nivel (3:04)
Usando TensorFlow con Keras
Instalando Keras (1:26)
Keras y redes neuronales (3:53)
Creando modelos en Keras (3:20)
Capas de alto nivel en Keras (4:34)
Trabajando nuestro modelo con Keras (3:41)
Ejemplo con NMIST (6:03)
Ejemplo de transferencia de estilos con redes neuronales (3:10)
Ejemplo de redes neuronales convolucionales (3:22)
Usando redes pre-entrenadas
Reutilizando capas pre-entrenadas (2:57)
Freezing de capas intermedias (2:25)
Caching de capas (1:55)
Modelos entrenados Zoos (2:23)
Pre-entenamiento no supervisado (3:46)
Definir el modelo y funciones de perdida y optimización
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