• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Redes Convolucionales 1D ¡EXPLICADAS! - Redes Convolucionales 1D y Series de Tiempo (parte 2) скачать в хорошем качестве

Redes Convolucionales 1D ¡EXPLICADAS! - Redes Convolucionales 1D y Series de Tiempo (parte 2) 7 дней назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Redes Convolucionales 1D ¡EXPLICADAS! - Redes Convolucionales 1D y Series de Tiempo (parte 2)
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Redes Convolucionales 1D ¡EXPLICADAS! - Redes Convolucionales 1D y Series de Tiempo (parte 2) в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Redes Convolucionales 1D ¡EXPLICADAS! - Redes Convolucionales 1D y Series de Tiempo (parte 2) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Redes Convolucionales 1D ¡EXPLICADAS! - Redes Convolucionales 1D y Series de Tiempo (parte 2) в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Redes Convolucionales 1D ¡EXPLICADAS! - Redes Convolucionales 1D y Series de Tiempo (parte 2)

🔥🔥Cursos de Series de Tiempo: https://codificandobits.com/ 🔥🔥 🔥🔥Asesorías y formación personalizada: https://codificandobits.com/servicios/ 🔥🔥 En este segundo video de esta miniserie vamos a entender en detalle qué es una Red Convolucional Unidimensional, qué elementos la componen y cómo es que este tipo de redes logra procesar una serie de tiempo bien sea para realizar tareas de clasificación o de generación de pronósticos. Contenido: 00:00 Introducción 01:26 Repaso: la convolución 1D 06:07 Una simple Red Convolucional 1D 14:10 Una Red Convolucional 1D con múltiples capas 16:01 Los hiperparámetros de esta red 18:02 Conclusión 🔴 ** VISITA WWW.CODIFICANDOBITS.COM ** En el sitio web encontrarás la Academia Online con cursos, proyectos y tutoriales que te ayudarán a construir tu carrera en Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos y Machine Learning. 🔴 ** ÚNETE A CODIFICANDO BITS Y SÍGUEME EN MIS REDES SOCIALES ** ✅ Sitio web: https://www.codificandobits.com ✅ LinkedIn:   / msotaquira   🔴 ** ACERCA DE MÍ ** Soy Miguel Sotaquirá, el creador de Codificando Bits, doctor en Bioingeniería y desde el año 2017 soy un apasionado de la Ciencia De Datos y la Inteligencia Artificial. En la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido y a brindar asesoría a personas y empresas sobre estos temas. 🔴 ** ACERCA DE CODIFICANDO BITS ** El objetivo de Codificando Bits es inspirar y difundir el conocimiento en las áreas de Machine Learning, Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos. #machinelearning #ia #timeseries #cienciadedatos

Comments
  • Tutorial: CLASIFICACIÓN BINARIA con Regresión Logística en Scikit-Learn 2 недели назад
    Tutorial: CLASIFICACIÓN BINARIA con Regresión Logística en Scikit-Learn
    Опубликовано: 2 недели назад
  • ¿Cómo detectar objetos con REDES TRANSFORMER? | Detection Transformer ¡EXPLICADO! 1 месяц назад
    ¿Cómo detectar objetos con REDES TRANSFORMER? | Detection Transformer ¡EXPLICADO!
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Tutorial: comparando gráficamente variables numéricas en Python | Visualización de datos 11 часов назад
    Tutorial: comparando gráficamente variables numéricas en Python | Visualización de datos
    Опубликовано: 11 часов назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Эффект наблюдателя – полное объяснение без мистики. 2 года назад
    Эффект наблюдателя – полное объяснение без мистики.
    Опубликовано: 2 года назад
  • Инженерные решения, управляющие цифровым миром 🛠️⚙️💻 9 дней назад
    Инженерные решения, управляющие цифровым миром 🛠️⚙️💻
    Опубликовано: 9 дней назад
  • Как устроены швейные машинки? [Veritasium] 1 год назад
    Как устроены швейные машинки? [Veritasium]
    Опубликовано: 1 год назад
  • BASURA QUE ENTRA, BASURA QUE SALE: un concepto fundamental en el Machine Learning 1 месяц назад
    BASURA QUE ENTRA, BASURA QUE SALE: un concepto fundamental en el Machine Learning
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение 8 лет назад
    Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Tutorial: ¿Cómo funcionan los TOKENS en los Grandes Modelos de Lenguaje? 3 недели назад
    Tutorial: ¿Cómo funcionan los TOKENS en los Grandes Modelos de Lenguaje?
    Опубликовано: 3 недели назад
  • ¿Cómo codificar de manera eficiente variables categóricas? | Tutorial PyTorch Embeddings 4 недели назад
    ¿Cómo codificar de manera eficiente variables categóricas? | Tutorial PyTorch Embeddings
    Опубликовано: 4 недели назад
  • But what is quantum computing?  (Grover's Algorithm) 6 месяцев назад
    But what is quantum computing? (Grover's Algorithm)
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Хрущёвки, в которых все мы жили | Как они появились на свет (English subtitles) @Максим Кац 11 часов назад
    Хрущёвки, в которых все мы жили | Как они появились на свет (English subtitles) @Максим Кац
    Опубликовано: 11 часов назад
  • Краткое объяснение больших языковых моделей 1 год назад
    Краткое объяснение больших языковых моделей
    Опубликовано: 1 год назад
  • Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение 8 лет назад
    Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • La historia completa de la Inteligencia Artificial (por EDteam) 1 год назад
    La historia completa de la Inteligencia Artificial (por EDteam)
    Опубликовано: 1 год назад
  • Почему взрываются батарейки и аккумуляторы? [Veritasium] 1 день назад
    Почему взрываются батарейки и аккумуляторы? [Veritasium]
    Опубликовано: 1 день назад
  • Ferrari Purosangue: ожидание и реальность 1 день назад
    Ferrari Purosangue: ожидание и реальность
    Опубликовано: 1 день назад
  • La Mayor Equivocación En la Física 6 месяцев назад
    La Mayor Equivocación En la Física
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • ¿Qué es una Red Neuronal? | Aprendizaje Profundo. Capítulo 1 5 лет назад
    ¿Qué es una Red Neuronal? | Aprendizaje Profundo. Capítulo 1
    Опубликовано: 5 лет назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5