Visualización de datos y creación de modelos de regresión en TensorFlow y Keras

Antes de sumergirse en arquitecturas complejas de aprendizaje profundo, debe dominar los fundamentos de los patrones de datos y la regresión simple, y comprender cómo generar, visualizar y modelar datos. Este curso basado en texto lo guiará a través del proceso de trabajar con datos uniformes, visualizar relaciones con Matplotlib y entrenar sus primeros modelos de regresión lineal.Obtendrá una comprensión intuitiva sólida de cómo las redes neuronales aprenden a ajustar los puntos de datos, preparándolo para los desafíos de aprendizaje automático más avanzados. Qué aprenderás: Comprender los conceptos básicos de la generación de datos uniformes y las distribuciones estadísticas básicas; Crear visualizaciones de datos claras usando Matplotlib para inspeccionar sus conjuntos de datos; Configurar un modelo de regresión lineal fundamental usando TensorFlow y Keras; Entrenar y evaluar su red neuronal usando técnicas de optimización modernas; Analizar Aplicar las mejores prácticas para la preparación de datos estructurados y los flujos de trabajo modernos de Keras API.Comenzará con la terminología clave y los conceptos fundamentales de la generación y visualización de los datos. A partir de ahí, avanzará en la construcción, compilación, entrenamiento y prueba de un modelo de regresión lineal paso a paso a través de explicaciones escritas claras y ejemplos de código estructurado.Diseñado para principiantes, este curso no requiere experiencia previa en aprendizaje automático, aunque la familiaridad básica con Python es útil. Comience a crear y visualizar sus primeros modelos de aprendizaje automático hoy mismo.