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Graph Neural Networks con PyTorch Geometric

En este post vamos a ver una introducción a las Graph Neural Networks (GNNs) y la librería PyTorch Geometric, que nos permite aplicar el deep learning a datos no estructurados, como grafos, empleando este tipo de modelos. Las GNNs permiten aplicar redes neuronales a grafos, teniendo en cuenta su estructura basada en nodos conectados entre... Seguir leyendo →

Mecanismos de atención y sistemas complejos

En posts pasados hemos visto cómo funcionan los mecanismos de atención y como han supuesto un fuerte avance en el campo del deep learning. En el cerebro, los mecanismos de atención permiten al cerebro centrarse en una parte de la entrada (imagen, texto, cualquier percepción) y darle menos atención a otras. Esta es una función muy importante... Seguir leyendo →

Nuevo libro de dinámica no-lineal y complejidad

La editorial Springer acaba de publicar un nuevo libro de dinámica no-lineal, caos y complejidad en memoria del Profesor Valentin Affraimovich. Valentin Affraimovich fue un gran matemático ruso que hizo grandes contribuciones a los sistemas dinámicos, teoría de bifurcaciones y sistemas caóticos con especial énfasis en sus aplicaciones a la biología. El libro presenta los... Seguir leyendo →

Servicio de entrenamiento en Google AI Platform

En un post pasado vimos como Google AutoML Tables permite implementar modelos de machine learning de manera automática y transparente sobre datos estructurados. En este post vamos a ver el servicio de entrenamiento de Google AI Platform, que permite seleccionar diferentes modelos para los trabajos de entrenamiento, habilitar el entrenamiento distribuido, ajustar hiperparámetros y acelerar... Seguir leyendo →

Google AutoML Tables

Desde hace años, Google lleva trabajando en la automatización del diseño de modelos de machine learning. Como describimos en un post anterior, primero automatizando la búsqueda de los meta-parámetros (modelo a usar, número de capas, función de optimización) y después empleando únicamente operaciones matemáticas simples como bloques para diseñar el modelo. Fruto de esos trabajos... Seguir leyendo →

Iniciación a AI Platform

En los últimos años Google Cloud Platform se ha convertido en una de las plataformas de computación en la nube más demandadas junto con AWS y Azure. Una de las ventajas que tiene Google Cloud son sus capacidades en machine learning e inteligencia artificial. La unión de la infraestructura que tiene Google, librerías como Tensorflow... Seguir leyendo →

Iniciación a BigQuery ML

Dentro de Google Cloud, la plataforma en la nube de Google, BigQuery es un software como servicio que consiste en un almacén de datos gestionado, es decir no tenemos que preocuparnos por su administración, y escalable automáticamente a nivel de petabytes de datos. Permite realizar consultas de SQL de alta velocidad y se puedes acceder... Seguir leyendo →

Programación orientada a objetos en PyTorch

Esta entrada es parte del curso de Deep learning con PyTorch. En este post vamos a repasar algunos conceptos de programación orientada a objetos que son necesarios para comprender el funcionamiento de PyTorch. Recordemos que Python es un lenguaje orientado a objetos y que PyTorch hace uso de esta capacidad para hacer más fácil su... Seguir leyendo →

TensorBoard con PyTorch

Esta entrada es parte del curso de Deep learning con PyTorch. TensorBoard es una de las herramientas más potentes de visualización en machine learning. Permite realizar funciones interesantes como: Visualizar métricas como la pérdida y la exactitud.Visualizar los grafos creados por el modelo.Ver histógramas de los parámetros y como cambian en el tiempo.Ver imágenes y... Seguir leyendo →

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