Yo me acabo de apuntar también, sin certificado. Dudo muchísimo que pueda seguirlo porque voy a tener muchas cosas que hacer próximamente, además de que ya "medio hice" uno de Udemy similar hace tiempo, pero voy a darle un try para ver si al menos aprendo algo nuevo y puedo poner en práctica mi humilde conocimiento sobre la materia. Si lo termino, será una epopeya xD.
A ver qué tal!
#210 a tu ritmo, pero se recomienda seguir las fechas propuestas para que te suponga un método. Ayer vi por algún lado que la gente que se propone seguir las fechas tiene un nosecuántos% más de acabar el curso. Sí hay una limitación con el certificado. Si tardas más de tres meses en terminar y has pagado el certificado, tienes que volver a pagarlo o algo así.
#211 ¡genial! Estará guay ir haciendo el curso entre todos 
Yo no tengo claro si empezaré el día 30 o el 1, depende de como me trate el jetlag xD
Espero, eso sí, ajustar los tiempos a los que pone el curso lo más fino posible
#205hda:¿qué fallo? Yo no veo ningún fallo. ¿De qué hablas? XD
M antes de N xd
Vale supuestamente son 11 semanas. Es bastante denso, igual me meto, lo decido estos días. No quiero apuntarme porque sí y no finalizarlo.
#212 Yo me apunto. Lo seguí hace unos años, pero ha cambiado por lo que he podido ver en el temario. Así voy refrescando, que hace tiempo que no toco las bases.
Pffff, me molaría apuntarme pero ahora mismo ando escribiendo un puto paper y ando de culo, noto la presencia del jefe a mis espaldas constantemente.
hostia tu si resulta que ya estaba inscrito (y nunca terminado xD) con el niño en camino pueden ocurrir dos cosas: que no tenga tiempo de nada o que tenga todo el del mundo.
Así que vamos a darle un try.
Me apunto!, he estado mirando el temario y realmente ya me lo se todo, pero nunca esta de mas repasar las bases, ademas le he dicho a un amigo que esta empezando en el mundillo de apuntarse y asi tambien me animo a completarlo
Finalmente me he inscrito, aunque ciertamente creo que está por encima de lo que puedo asumir (tanto por tiempo como por conocimiento), pero hay que intentarlo!
HILO CREADO. Sed bienvenidos: https://www.mediavida.com/foro/estudios-trabajo/aprendizaje-automatico-juntos-coursera-640163
Hola, alguien me puede hacer un pequeño resumen de que son estas ¿redes neuronales?, siempre pase un poco por alto este hilo por que no entendia muy bien en que consistian pero ahora que veo cursos y todo tipo de enlaces me ha picado la curiosidad.
No sé cómo va esa plataforma de cursos, tengo un par de preguntas:
Aunque viene a ser prácticamente la misma pregunta
#227 no, la mayoría de los cursos están pensados para hacerlos en cualquier momento, incluso aunque te pases las fechas. Si no recuerdo mal
Los entregables de código los corrige un programa de forma automática, de momento las únicas pruebas que he realizado (en otros cursos) son de código y cuestionarios. Creo que para el tema certificados necesitas completarlo en tiempo (¿¿??) no tengo ni idea, nunca me he planteado pagar la verdad), tengo varios cursos inactivos y se quedan por donde lo dejaste. Acabo de mirar uno de los inactivos y tiene una opción de reestablecer fechas para seguir semana a semana como debería. De nuevo, ni idea de cómo va el tema de certificado.
Alguno que haya trabajado con image segmentation. ¿Las imagenes las teneis como tipo de dato float y las masks como int32 o uint8?
#231 depende de la librería y de las funciones que estés usando para manejarlas. Yo normalmente tengo todo lo que va dentro de la red en float y cuando quiero visualizar algún resultado ( imagenes con segmentados o otras cosas) lo paso a unit8 (0-255) o a float entre 0-1 ya que dependiendo de la librería aceptará uno u otro tipo.
Tengo mas de 14mil imágenes, me gustaría clasificarlas/separarlas por persona, al estilo de google fotos o lightroom, he estado buscando pero lo que encuentro hace la comparaciones cogiendo solo una foto como referencia y no se le puede enseñar para que sea mas preciso.
Sabéis si hay algo ya hecho? mañana empezaré a hacer pruebas con https://github.com/serengil/deepface
#234 No he trabajado mucho con imágenes, pero en el Python Data Science Handbook de O'Reilly (disponible aquí de manera libre) tienen algunos ejemplos de identificación de caras, a partir de la sección de SVMs del capítulo 5
#235 Ostias me encantan los de O'Reilly y teniéndolo gratuito voy a ver si le doy caña. Gracias por el aporte!!
Veo que la gran mayoría usa Python para redes neuronales. Es imprescindible o R puede hacer lo mismo?
Lo digo porque yo sé R y hasta ahora algoritmos de ml (svm,xgb,lgbm,todo tipo de regresiones simples...) tienen un montón de paquetes en cran que se van actualizando. No sé si es porque Python sea más polivalente o porqué aporte algo que no tengan los paquetes de Cran.
#237 Se puede hacer en R pero normalmente se hace en python por la cantidad de librerias y de documentacion que hay al respecto
Normalmente en Python se usa la libreria Tensorflow
Acabo de empezar a trastear con ello. Tensor + Python (NumPy) en general.
A base de algunos videos por aqui y por allí...
Entiendo que lo que no puede ser, es que basicamente las cosas sean "aleatorias", es decir, empezar a crear hidden layers a saco, parametrizarles con unas o otras funciones de activación (ReLu, softmax...), probar con mas o menos epochs, usar unos u otros shapes, intra layers, densas o convolucionales, probar en batches, datos augmentados, etc... no?
Porque me parece exageradamente random! Entiendo que uno debe saber que hacer y cuando hacerlo en un momento dado no?
Por ejemplo, hagamos una red simple para distinguir entre pares e impares.
Hago una gilipollez de red basica, con un dataset tipo:
x = [ 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y = [0,1,0,1,0,1,0,1,0,1]
esto será el training.
Luego una sequencial de 3 capas densas, con entrada de 1 neurona con activación RELU.
2 hiddens de 10 neuronas con activación RELU y una salida de 1 neurona con activación softmax o relu, da igual.
1000 epocas en el fit sin batches, con funcion de square_mean o cross_entropy, no importa. Y con metrics de ACCURACY.
Acaba bien, las LOSS son asimptoticas a 0, pero al darle a predict de por ejemplo 33, que deberia dar algo parecido a 0, es gilipollas y me da siempre 0.45 o cosas asi...
No he mirado la acuracy, pero entiendo que estará la red sobresesgada y que se habrá aprendido los training sets y por eso en realidad no ha aprendido una mierda no?
Como hacer un clasificador de numeros pares o impares? :\
