Tutorial: ¡PYTORCH DESDE CERO!
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- čas přidán 2. 07. 2024
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En este video les traigo un completo tutorial donde veremos paso a paso todos los elementos que usualmente hay que tener en cuenta para crear, entrenar, validar y poner a prueba prácticamente cualquier modelo de Deep Learning usando esta librería.
Enlace de descarga del notebook: drive.google.com/drive/folder...
Contenido:
00:00 Introducción
00:45 Academia Online
01:03 Secciones del tutorial
02:33 Conocimientos previos
03:35 El problema a resolver
04:54 Tensores en Pytorch
10:44 Datasets en Pytorch
12:17 El set de datos
23:25 ¿Cómo crear una red en Pytorch?
37:45 Propagación hacia adelante y hacia atrás
53:47 Entrenando y validando un modelo en Pytorch
01:13:59 Predicciones con el modelo entrenado
01:17:09 Conclusión
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🔴 ** TODOS LOS VIDEOS QUE COMPLEMENTAN ESTE TUTORIAL **
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Soy Miguel Sotaquirá, el creador de Codificando Bits. Tengo formación como Ingeniero Electrónico, y un Doctorado en Bioingeniería, y desde el año 2017 me he convertido en un apasionado por el Machine Learning y el Data Science, y en la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido y a brindar asesoría a personas y empresas sobre estos temas.
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El objetivo de Codificando Bits es inspirar y difundir el conocimiento en las áreas de Machine Learning y Data Science.
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Excelente
LLegas justo a tiempo hombre! Muchas gracias! Como siempre la mejor información y tutoriales sobre el amplio mucho de la inteligencia artificial
Excelente, muy claro, al detalle cada línea de código.Muchas Gracias.
Eres un genio!!! Muy bien explicado, maestro!!!!
Muchas gracias, saludos desde la UNET, Venezuela!!!
Que buen video, voy a aprovechar mucho tus videos
Excelentee video, gracias!
Muy interesante!
En el caso para desarrollar una red neuronal que optimice la utilización de combustible
Considerando datos númericos
Excelente, gracias
Excelente tutorial! Muchas gracias
De nada!!!!
Hola Miguel. Me encanta tu contenido. Te hago una consulta ¿Tenés un orden sugerido para los cursos de tu academia? Me interesaron bastante los temas que se enseñan ahi. Te comento que recien estoy metido en esto de la Ciencia de Datos. Actualmente estoy haciendo los primeros años de una Licenciatura en Matemática (orientación aplicada) y me gustaría ya adentrarme más profundamente en el Machine Learning. Saludos
Gracias por tu dedicación a enseñarnos. 🥺
😀😀 con todo el gusto... es mi pasión compartirles este contenido!!!
Gran tutorial, gracias...!!
😊😊 con gusto, me alegra que te haya gustado!
Amigo como estas? excelente lección nos diste!! Muchas gracias!!
Estoy necesitando que una IA aprenda a detectar cambios sobre una carpeta y si encuentra carpetas dentro de un directorio especifico entonces que realice una acción, es esto posible ?
muy buen tutorial!!. ¿Por casualidad tendrás algún video de transfer learning utilizando transformers? En especifico lo que busco hacer es un modelo de text clasification en donde la capa de salida sea distinta a la de los transformers disponibles en hugging face, por ejemplo, el transformer predice 3 clases pero yo quiero aplicarlo para 20 clases. Entiendo que se puede eliminar la capa de salida y reemplazarla por otra pero no tengo claro como hacerlo. Muchas gracias de antemano
Podrias hacer asi un Tutorial pero implementando explicando Tensorflow? Muchas gracias
Cuando crea la Clase RedNeuronal aparece subrayado, cómo se logra hacer el subrayado.Cuando se ejecuta sale error y no muestra el tipo de solución. class RedNeuronal(nn.Module). Agradeceré alguna alternativa.
¿Esto sirve para series de datos?
Gracias
Con todo el gusto!!!
de nada sirve si un "from torchvision import datasets" solo funciona en Colab .... de todas maneras gracias
Colab es gratis!w
@@o.enriqueapoloapolo8792 es facilismo
Hola Johan! También puedes instalar torchvision localmente con "pip install torchvision" y ejecutar todo localmente sin necesidad de Google Colab
@@codificandobits gracias, lo probe otra vez, no se porque la primera no me funcionó