El Deep Learning, una subcategoría avanzada del aprendizaje automático, utiliza redes neuronales profundas para modelar y resolver problemas complejos. Python, con su flexibilidad y el soporte de poderosas bibliotecas como TensorFlow y Keras, es una herramienta ideal para adentrarse en el mundo del Deep Learning.
Esta publicación explora los fundamentos del Deep Learning, destacando su capacidad para aprender de grandes volúmenes de datos y realizar tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, y más. La imagen muestra el entrelazado de redes neuronales profundas con elementos simbólicos de Python, reflejando la complejidad y el poder de estos algoritmos.
# Importamos las bibliotecas necesarias import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten # Cargamos los datos (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() # Normalizamos los datos train_images = train_images / 255.0 test_images = test_images / 255.0 # Creamos el modelo model = Sequential([ Flatten(input_shape=(28, 28)), Dense(128, activation='relu'), Dense(10, activation='softmax') ]) # Compilamos el modelo model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Entrenamos el modelo model.fit(train_images, train_labels, epochs=5) # Evaluamos el modelo test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels) print('Precisión en datos de prueba:', test_acc)
Este código utiliza el conjunto de datos MNIST, que consta de imágenes de dígitos escritos a mano, para entrenar un modelo de red neuronal básico. A través de este ejemplo, los lectores pueden obtener una idea de cómo se estructuran y entrenan los modelos de Deep Learning utilizando Python y Keras
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