{"id":1622,"date":"2023-11-02T10:49:03","date_gmt":"2023-11-02T09:49:03","guid":{"rendered":"https:\/\/ia4legos.umh.es\/?page_id=1622"},"modified":"2023-12-01T18:21:47","modified_gmt":"2023-12-01T17:21:47","slug":"proceso-de-entrenamiento-de-la-red-neuronal","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/proceso-de-entrenamiento-de-la-red-neuronal\/","title":{"rendered":"(Espa\u00f1ol) Proceso de entrenamiento de la red neuronal<\/span>"},"content":{"rendered":"

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IR A CONTENIDOS DEEP LEARNING<\/strong><\/span><\/h1>\n

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M\u00f3dulo 1. Introducci\u00f3n<\/strong><\/h1>\n

<\/strong><\/p>\n

Unidad 1.2 Proceso de entrenamiento de la red neuronal<\/strong><\/h2>\n

 <\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_5″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_button button_url=”https:\/\/unidigital.umh.es\/api-keras-para-redes-multicapa-densas\/” button_text=”Unidad 2.1 API Keras para redes multicapa densa” button_alignment=”center” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” custom_button=”on” button_text_size=”14px” button_text_color=”#bf4c00″ button_bg_color=”#FFFFFF” button_border_color=”#bf5800″ button_font=”Roboto||||||||” button_icon=”I||divi||400″ transform_scale_tablet=”” transform_scale_phone=”” transform_scale_last_edited=”on|tablet” transform_translate=”41px|0px” transform_translate_tablet=”-20px|0px” transform_translate_phone=”-20px|0px” transform_translate_last_edited=”on|phone” transform_translate_linked=”off” transform_translate_linked_tablet=”off” transform_rotate_tablet=”” transform_rotate_phone=”” transform_rotate_last_edited=”on|tablet” transform_skew_tablet=”” transform_skew_phone=”” transform_skew_last_edited=”on|tablet” transform_origin_tablet=”” transform_origin_phone=”” transform_origin_last_edited=”on|tablet” transform_styles_last_edited=”on|phone” custom_margin=”|-50px|||false|false” transform_styles_tablet=”” transform_styles_phone=”” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_button][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=”1_2,1_2″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” width=”89%” max_width=”1543px” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_image src=”https:\/\/ia4legos.umh.es\/files\/2023\/07\/Enlace-a-cuaderno-2.png” title_text=”Enlace a cuaderno 2″ url=”https:\/\/colab.research.google.com\/drive\/1QEgSKfHOXilzKdgFoJh2nfLBPgOdt61P#scrollTo=-7whhErFzY9J” url_new_window=”on” align=”center” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” transform_translate=”0px|27px” transform_translate_linked=”off” width=”35%” max_width=”100%” max_height=”992px” custom_padding=”||24px|1px|false|false” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][et_pb_accordion _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” toggle_font=”Signika||||||||” custom_padding=”||53px||false|false” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″][et_pb_accordion_item title=”Tema 2. Proceso de entrenamiento de la red neuronal (I)” open=”on” _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″]<\/p>\n

    \n
  1. Fases del entrenamiento de una red neuronal<\/a><\/span><\/li>\n
  2. Preproceso de inputs<\/a><\/span><\/li>\n
  3. Funciones de activaci\u00f3n<\/a><\/span><\/li>\n
  4. Funciones de p\u00e9rdida<\/a><\/span><\/li>\n
  5. Proceso de optimizaci\u00f3n<\/a><\/span><\/li>\n<\/ol>\n

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      \n
    1. Estimaci\u00f3n del modelo de red neuronal<\/a><\/span><\/li>\n
    2. Algoritmo de backpropagation<\/a><\/span><\/li>\n
    3. Algoritmos de optimizaci\u00f3n<\/a><\/span><\/li>\n
    4. Hiperpar\u00e1metros de la red<\/a><\/span><\/li>\n
    5. Regularizaci\u00f3n<\/a><\/span><\/li>\n
    6. Redes neuronales en Scikit-Learn<\/a><\/span><\/li>\n<\/ol>\n

      <\/span><\/p>\n

      <\/span><\/p>\n

      <\/span><\/p>\n

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      IR A CONTENIDOS DEEP LEARNINGM\u00f3dulo 1. Introducci\u00f3n Unidad 1.2 Proceso de entrenamiento de la red neuronal   Fases del entrenamiento de una red neuronal Preproceso de inputs Funciones de activaci\u00f3n Funciones de p\u00e9rdida Proceso de optimizaci\u00f3n Estimaci\u00f3n del modelo de red neuronal Algoritmo de backpropagation Algoritmos de optimizaci\u00f3n Hiperpar\u00e1metros de la red Regularizaci\u00f3n Redes neuronales […]<\/p>\n","protected":false},"author":24713,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1622"}],"collection":[{"href":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/users\/24713"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1622"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1622\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/unidigital.umh.es\/ca\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1622"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}