Iniciación a Computer Vision con Machine/Deep Learning en R
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El curso se centra en el reconocimiento automático de números en la escritura manual. A través de este tipo de imágenes (números escritos a mano), vamos a disas operaciones, métodos y algoritmos para clasificar los números manuscritos y predecir e interpretar nuevas imágenes. Además, aprenderás a utilizar R y plataformas de Deep Learning como H2O o TensoFlow. A quién va dirigido Si te interesa la Ciencia de los Datos, la Visión por Computador, el Machine Learning o Aprendizaje Automático y el Deep Learning o Aprendizaje Profundo, ¡¡¡éste es tu curso!!! Requisitos Aunque se proporcionan unas bases de R, es recomendable conocerlo un poco. Los conceptos Matemáticos y Estadísticos utilizados se explicarán, pero conviene tener alguna base. Temario completo de este curso Contenido del curso...Introducción...Presentación David Manero...Objetivos del Curso...Computer Vision...Machine Learning...Deep Learning...Reconocimiento de Escritura...¿Qué es R? ¿Y RStudio?...Instalación de R y RStudio...Paquete Caret...¿Qué es H20? ¿Y TensorFlow?...Instalación H2O...Instalación Tensor Flow...Instalación de librerías necesarias...Aviso...Conociendo a R parte 1...Conociendo a R parte 2...Operadores...Objetos: vectores parte 1...Objetos: vectores parte 2...Objetos: dataframe parte 1...Objetos: dataframe parte 2...Objetos: dataframe parte 3...Objetos: listas...Objetos: series de tiempo...Bucles Explicación...Bucles parte I...Bucles parte II...Funciones...Visualización Básica...Ejemplo uso de paquete Caret: SPAM...¿Qué es MNIST?...Explorando los datos MNIST parte 1...Explorando los datos MNIST parte 2...Machine Learning para clasificar los dígitos MNIST...¿Cómo funciona Naïve Bayes?...Método Naïve Bayes sobre MNIST...¿Qué es NZV (Near-Zero Value)? ¿Y PCA (Principal Component Analysis)?...¿Cómo funciona Random Forest?...Método Random Forest sobre MNIST...Práctica con Naïve Bayes...Práctica con Random Forest...¿Cómo funciona SVM (Support Vector Machine)?...Método SVM sobre MNIST...¿Cómo funcionan las Redes Neuronales?...Método Neuranet sobre MNIST...Práctica Redes Neuronales...¿Qué es SVD (Singular Value Decomposition)?...¿Cómo funciona KNN (K-Nearest Neighbours)?...Método SVD-KNN sobre MNIST...Práctica con SVM...¿Qué es HOG (Histogram of Oriented Gradients)?...Método HOG-KNN sobre MNIST...Práctica con K-NN...Deep Learning para clasificar los dígitos de MNIST...¿Cómo funciona H2O?...Método en H2O sobre MNIST...Práctica Regular DNN...¿Qué es Unsupervised Bottle-Neck?...Método no supervisado en H2O sobre MNIST...Práctica DNN-Encoder...¿Cómo funciona Softmax Regression?...Método TensorFlow sobre MNIST...Comparativa de los resultados...Kaggle y MNIST...Presentación App MNIST...Archivos e instalación de librerías...Dibujar el plot...Dibujar la matriz...Guardar modelos y contir matriz...Calcular predicciones...Predicción total...Mejoras de la app...Resumen del curso...Próximos pasos... más
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