Archivo de la etiqueta: Deep Learning

Fundamentos y Arquitectura de Redes Neuronales Artificiales

Ingeniería aeroespacial, , ,

Conceptos Fundamentales de las Redes Neuronales

Elementos Básicos de la Estructura

Neurona artificial: Consiste en una unidad de cálculo que admite como entrada un vector de características e, cuyos valores se suman de forma ponderada mediante unos pesos w. Si esta suma supera cierto umbral θ, genera un determinado valor de salida (por ejemplo, 1) y, si no lo supera, genera otro valor (por ejemplo, 0).

Red neuronal: Es un conjunto de neuronas interconectadas entre sí.

Capa de entrada: Conjunto Seguir leyendo “Fundamentos y Arquitectura de Redes Neuronales Artificiales” »

Conceptos Fundamentales y Herramientas de Deep Learning

Ingeniería en sistemas de información, , , ,

Bibliotecas para Deep Learning

Existen diversas bibliotecas populares para trabajar con Deep Learning:

Theano

Theano es una biblioteca de Python y un compilador de optimización para manipular y evaluar expresiones matemáticas, especialmente las de valor matricial. En Theano, los cálculos se expresan mediante una sintaxis similar a NumPy y se compilan para ejecutarse de manera eficiente en arquitecturas de CPU o GPU.

TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático Seguir leyendo “Conceptos Fundamentales y Herramientas de Deep Learning” »

Optimización de Modelos de Aprendizaje Profundo: Técnicas y Arquitecturas

Ingeniería industrial de procesos, , , , , ,

Este documento explora diversas técnicas y arquitecturas utilizadas para optimizar modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning), abordando desde la regularización y el ajuste de hiperparámetros hasta el diseño de arquitecturas específicas.

Técnicas de Regularización

La regularización es crucial para prevenir el sobreajuste (overfitting) y mejorar la generalización del modelo. A continuación, se presentan algunas técnicas clave:

Guía Completa de Tecnologías Disruptivas: Impacto en la Industria 4.0

Ingeniería de computadores, , , , ,

Convergencia IT y OT: Claves para la Industria 4.0

La convergencia entre las Tecnologías de la Información (IT) y las Tecnologías Operativas (OT) es fundamental en la Industria 4.0. Esta integración ofrece beneficios significativos, pero también presenta desafíos importantes.

Beneficios de la Convergencia IT/OT

  • Eficiencia: Optimización de procesos y recursos.
  • Seguridad: Mejora en la protección de datos y sistemas.
  • Decisiones basadas en datos: Análisis preciso para una mejor planificación.

Desafíos Seguir leyendo “Guía Completa de Tecnologías Disruptivas: Impacto en la Industria 4.0” »