• 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

Desmitificando las Funciones de Pérdida o Error: Fundamentos de Deep Learning скачать в хорошем качестве

Desmitificando las Funciones de Pérdida o Error: Fundamentos de Deep Learning 1 год 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...
Desmitificando las Funciones de Pérdida o Error: Fundamentos de Deep Learning
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Desmitificando las Funciones de Pérdida o Error: Fundamentos de Deep Learning в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Desmitificando las Funciones de Pérdida o Error: Fundamentos de Deep Learning 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 Desmitificando las Funciones de Pérdida o Error: Fundamentos de Deep Learning 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



Desmitificando las Funciones de Pérdida o Error: Fundamentos de Deep Learning

Uno de los conceptos más importantes del aprendizaje de máquina y en particular del aprendizaje profundo, son las funciones de pérdida o error, las cuales nos ayudan a guiar la creación/entrenamiento de nuestros modelos, por ejemplo, una red neuronal. Este video explica qué es una función de pérdida, por qué son importantes, y las funciones de pérdida más comunes tanto en clasificación como en regresión. Entre las funciones de pérdida explicadas se encuentran: Entropía Cruzada Binaria, Entropía Cruzada Categórica, Error Absoluto Medio (Mean Absolute Error - MAE) y Error Cuadrático Medio (Mean Squared Error - MSE). 👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado. 🌐 Para conocer más sobre Octavio Gutiérrez, visita su perfil en LinkedIn   / octaviogutierrez   Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2024, 10 de Junio). Desmitificando las Funciones de Pérdida o Error: Fundamentos de Deep Learning [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video] ******************************************** Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (   • Curso de Inteligencia Artificial (IA) y Ma...  ) se encuentra una guía secuencial para aprender: 1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos. ******************************************** Índice del Video: 0:00 Introducción 0:44 Qué es una función de pérdida 3:00 Por qué son importantes 7:03 Tipos de funciones de pérdida 7:49 Clasificación: Entropía cruzada 18:30 Funciones de Pérdida para Regresión 20:42 Regresión: Error Absoluto Medio (MAE) 22:18 Regresión: Error Cuadrático Medio (MSE) ⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias. ⭐ De la co-fundadora de Código Máquina, productos de cosmética natural SINHAKI: https://www.amazon.com.mx/stores/sinH... #DeepLearning #AprendizajeProfundo #MachineLearning #IA #AI #InteligenciaArtificial #AprendizajeAutomático #AprendizajeDeMaquina

Comments
  • Tu primera Red Neuronal para Clasificar Imágenes con Python y TensorFlow: Perceptrón Multicapa MLP 1 год назад
    Tu primera Red Neuronal para Clasificar Imágenes con Python y TensorFlow: Perceptrón Multicapa MLP
    Опубликовано: 1 год 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
  • Función de coste: error cuadrático medio | Machine Learning 101 8 месяцев назад
    Función de coste: error cuadrático medio | Machine Learning 101
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Las Mejores Métricas para Evaluar Modelos de Regresión con Scikit-Learn: R2, MSE, RMSE, MAE y otras 3 года назад
    Las Mejores Métricas para Evaluar Modelos de Regresión con Scikit-Learn: R2, MSE, RMSE, MAE y otras
    Опубликовано: 3 года назад
  • Serie Fundamentos :  Error Cuadrático Medio ( MSE || RMSE) 5 лет назад
    Serie Fundamentos : Error Cuadrático Medio ( MSE || RMSE)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • La Muerte de las Neuronas: Problema del Desvanecimiento del Gradiente en Redes Neuronales Profundas 1 год назад
    La Muerte de las Neuronas: Problema del Desvanecimiento del Gradiente en Redes Neuronales Profundas
    Опубликовано: 1 год назад
  • ЛУЧШАЯ БЕСПЛАТНАЯ НЕЙРОСЕТЬ Google, которой нет аналогов 4 недели назад
    ЛУЧШАЯ БЕСПЛАТНАЯ НЕЙРОСЕТЬ Google, которой нет аналогов
    Опубликовано: 4 недели назад
  • В 2026 VPN НЕ ПОМОЖЕТ: Роскомнадзор Закрывает Интернет 7 дней назад
    В 2026 VPN НЕ ПОМОЖЕТ: Роскомнадзор Закрывает Интернет
    Опубликовано: 7 дней назад
  • 20 концепций искусственного интеллекта, объясненных за 40 минут 3 месяца назад
    20 концепций искусственного интеллекта, объясненных за 40 минут
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов 1 месяц назад
    ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • 4 часа Шопена для обучения, концентрации и релаксации 5 месяцев назад
    4 часа Шопена для обучения, концентрации и релаксации
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией 1 год назад
    Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией
    Опубликовано: 1 год 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
  • Escalamiento, Normalización y Estandarización de Datos con Python para Ciencia de Datos 4 года назад
    Escalamiento, Normalización y Estandarización de Datos con Python para Ciencia de Datos
    Опубликовано: 4 года назад
  • Как работает ChatGPT: объясняем нейросети просто 2 года назад
    Как работает ChatGPT: объясняем нейросети просто
    Опубликовано: 2 года назад
  • ¿Por qué se usa la ENTROPÍA CRUZADA en las REDES NEURONALES? 6 месяцев назад
    ¿Por qué se usa la ENTROPÍA CRUZADA en las REDES NEURONALES?
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • FUNCIONES DE PÉRDIDA EN REGRESIÓN MSE Y MAE | PRIMEROS PASOS PARA ENTENDER LA IA EP.2 4 месяца назад
    FUNCIONES DE PÉRDIDA EN REGRESIÓN MSE Y MAE | PRIMEROS PASOS PARA ENTENDER LA IA EP.2
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Funciones de activación a detalle (Redes neuronales) 3 года назад
    Funciones de activación a detalle (Redes neuronales)
    Опубликовано: 3 года назад
  • Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ 11 месяцев назад
    Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ
    Опубликовано: 11 месяцев назад
  • Entendiendo la Entropía en Machine Learning y Ciencia de Datos con Python 2 года назад
    Entendiendo la Entropía en Machine Learning y Ciencia de Datos con Python
    Опубликовано: 2 года 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