Introducción al aprendizaje profundo con Keras

En este primer capítulo, conocerá las redes neuronales, comprenderá qué tipo de problemas pueden resolver y cuándo utilizarlas. También construirás varias redes y salvarás la Tierra entrenando un modelo de regresión que se aproxima a la órbita de un meteorito que se acerca a nosotros.

Al final de este capítulo, sabrá cómo resolver problemas binarios, multiclase y multietiqueta con redes neuronales. Todo ello resolviendo problemas como detectar billetes de dólar falsos, decidir quién lanzó qué dardo a un tablero y construir un sistema inteligente para regar su granja. También podrás trazar las métricas de entrenamiento del modelo y detener el entrenamiento y guardar tus modelos cuando ya no mejoren.

En los capítulos anteriores has entrenado a un montón de modelos. Ahora aprenderá a interpretar las curvas de aprendizaje para comprender sus modelos a medida que se entrenan. También visualizará los efectos de las funciones de activación, los tamaños de lote y la normalización de lotes. Por último, aprenderá a realizar la optimización automática de hiperparámetros a sus modelos Keras utilizando sklearn.

Es hora de introducirse en arquitecturas más avanzadas. Creará un autocodificador para reconstruir imágenes ruidosas, visualizará activaciones de redes neuronales convolucionales, utilizará modelos profundos preentrenados para clasificar imágenes y aprenderá más sobre redes neuronales recurrentes y a trabajar con texto mientras construye una red que predice la siguiente palabra de una frase.