Vicente Rodríguez

Vicente Rodríguez Blog

Deep Learning, Machine Learning, and Learning

Detectando Alzheimer con Deep learning

Algunas enfermedades son muy difíciles de detectar y de diagnosticar, los medicos tienen que ser muy cuidadosos para encontrar indicios de la enfermedad en los pacientes. La enfermedad de Alzheimer se puede diagnosticar revisando el cerebro del paciente, con ayuda de los algoritmos de machine learning los medicos pueden diagnosticar esta enfermedad tan peligrosa en sus etapas tempranas para empezar un tratamiento.

March 22, 2019

Conceptos importantes en Machine Learning

Existen conceptos en el mundo del machine learning que nos ayudan a entender como funcionan las cosas, podemos hablar de regularización L1 y L2 o hablar de metricas como la precisión y exhaustividad o la curva ROC, todos estos conceptos mejoran la comprensión de los modelos que usemos o de los datos que analicemos,

Jan. 28, 2019

Conceptos básicos de probabilidad y estadística

En esté post hablaré de conceptos vistos en probabilidad y estadística, muchos de ellos son importantes para entender algoritmos de machine learning, un ejemplo es el teorema de Bayes o el teorema del límite central.

Jan. 25, 2019

Cómo hacer deploy de un modelo de keras

Es importante que los usuarios puedan acceder a un modelo de manera sencilla para realizar predicciones, de esta manera puedes ver como funciona el modelo con datos reales de los usuarios y la manera mas fácil de lograrlo es mediante una página web, con ayuda de Google Cloud y Flask crearemos una web app que usará una GPU para que las predicciones sean más rapidas.

Dec. 18, 2018

Cómo crear una red neuronal convolucional con keras

Veamos cómo podemos crear una red neuronal convolucional para clasificar los coches Tesla usando Keras. Las imagenes se obtuvieron de internet y no de un dataset preparado, aplicaremos Data Augmentation para aumentar el numero de imagenes y tendremos que cargar las imagenes con python

Nov. 27, 2018

Redes neuronales convolucionales

Una red neuronal convolucional (CNN) es una arquitectura que funciona muy bien para reconocer objetos en imagenes, no son difíciles de aprender y con ayuda de keras crear una red de este tipo es muy facil.

Nov. 17, 2018

Dropout y Batch Normalization

Dropout y batch normalization son dos metodos para crear redes neuronales más robustas, son metodos importantes que se implementan en muchas arquitecturas, nos ayudan a evitar el overfitting y a usar mejores parametros para el entrenamiento

Nov. 9, 2018

Cómo crear una red neuronal con keras

Con keras se pueden construir redes neuronales con mucha facilidad, no tenemos que preocuparnos de que algo salga mal en los calculos, keras se encarga de toda la implementación, usaremos keras para intentar reconocer coches de la marca tesla con un set de datos creado desde cero.

Nov. 2, 2018