Archivo de la etiqueta: Deep Learning

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” »