Este artículo revisará y explorará el contenido educativo sobre ciencia de datos y aprendizaje automático. Pues bien, el Aprendizaje profundo con Python es un proceso largo y arduo. Necesita una sólida formación en álgebra lineal y cálculo, buenas habilidades de programación en Python y una sólida comprensión de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la ingeniería de datos. Incluso entonces, puede llevar más de un año de estudio y práctica antes de llegar al punto en el que puedas comenzar a aplicar el aprendizaje profundo a problemas del mundo real y posiblemente conseguir un trabajo como ingeniero de aprendizaje profundo.
Sin embargo, saber por dónde empezar puede ayudar mucho a suavizar la curva de aprendizaje. Para aprender el aprendizaje profundo con Python, muchos dicen que comenzarían con Grokking Deep Learning, escrito por Andrew Trask. La mayoría de los libros sobre aprendizaje profundo requieren un conocimiento básico de los conceptos y algoritmos del aprendizaje automático. El libro de Trask enseña los fundamentos del aprendizaje profundo sin ningún requisito previo, aparte de las habilidades básicas de programación y matemáticas. Por supuesto, para dominar estas técnicas, se requiere conocer Python.
Por esa razón y muchas otras más no menos importantes, es que te recomendamos este curso de python profesional, el cual lo imparten de manera presencial o en linea, con instructores expertos en este lenguaje de programación.
La mayoría de los libros de aprendizaje profundo se basan en una de varias bibliotecas de Python populares, como TensorFlow, PyTorch o Keras. Pero también es posible dominar el aprendizaje profundo construyendo todo desde cero, línea por línea.Con esto, empiezas por desarrollar una sola neurona artificial, el elemento más básico del aprendizaje profundo. Estos son los conceptos básicos de las transformaciones lineales, el cálculo principal realizado por una neurona artificial. Luego, implementa la neurona artificial en código Python simple, sin usar bibliotecas especiales.
Esta no es la forma más eficiente de realizar un aprendizaje profundo, porque Python tiene muchas bibliotecas que aprovechan la tarjeta gráfica de la computadora y la potencia de procesamiento paralelo de su CPU para acelerar los cálculos. Pero escribir todo en Python, desde cero, es excelente para aprender los entresijos del aprendizaje profundo.
La primera neurona artificial tomará una sola entrada de Python, así se multiplicará por un peso aleatorio y hará una predicción. Luego medirá el error de predicción y aplicará el descenso de gradiente para ajustar el peso de la neurona en la dirección correcta. Con una sola neurona, una sola entrada y una sola salida, comprender e implementar el concepto se vuelve muy fácil. Gradualmente, agregarás más complejidad a los modelos, utilizando múltiples dimensiones de entrada, prediciendo múltiples resultados, aplicando aprendizaje por lotes, ajustando las tasas de aprendizaje y más.
Posteriormente, serás capaz de implementar cada concepto nuevo agregando y cambiando gradualmente fragmentos de código Python que has escrito en líneas anteriores, creando gradualmente una lista de funciones para hacer predicciones, calcular errores, aplicar correcciones y más. A medida que pasas de los cálculos escalares a los vectoriales, pasarás de las operaciones vanilla de Python a Numpy, una biblioteca que es especialmente buena en la computación paralela y es muy popular entre la comunidad de Aprendizaje profundo con Python automático y aprendizaje profundo.
Con los componentes básicos de las neuronas artificiales, comenzarás a crear redes neuronales profundas, que es básicamente lo que obtiene cuando apilamos varias capas de neuronas artificiales una encima de la otra.
Diseño Web Grupo Codesi