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Clasificación desde cero con PyTorch

Utilizaremos una red neuronal artificial para un ejercicio de clasificación con PyTorch. En este video veremos desde cero un modelo de clasificación mediante redes neuronales. Generaremos nuestro dataset a clasificar y posteriormente generaremos nuestro modelo. Modificaremos nuestro modelo en función de los requerimientos de nuestro problema. Veremos qué tan preciso es nuestro modelo para la clasificación mediante el cálculo del "Accuracy". Enlaces: -Zero to Mastery Learn PyTorch for Deep Learning: https://www.learnpytorch.io/02_pytorc... -Toy Dataset make_circles https://scikit-learn.org/stable/modul... -Playground TensorFlow https://playground.tensorflow.org/ -BCEWithLogitsLoss https://pytorch.org/docs/stable/gener... -Código: https://github.com/Andrews-M/Clasific... 00:00 Introducción 00:24 Tipos de clasificación 02:10 Características de una red neuronal 03:26 Generando los datos 06:23 Convirtiendo a tensores 06:50 Separando los datos 07:25 Definiendo el modelo 09:40 Función de pérdidas y Optimizador 10:50 Obtención de Accuracy 12:32 Playground de Tensorflow 13:31 Predicciones sin entrenar el modelo 13:40 Procesamiento de Logits 15:35 Entrenando el modelo 18:40 Mejorando el modelo 21:46 Modelo mejorado 25:25 Despedida