(De)codificación de Imágenes con Autoencoders

Описание: Un autoencoder o autocodificador es un tipo de arquitectura de red neural diseñada para codificar datos o para extraer las características esenciales de los datos, y a partir de esa representación esencial reconstruir la entrada original.

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Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (   • Curso de Inteligencia Artificial (IA) y Ma...  ) se encuentra una guía secuencial para aprender:

1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.

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Aquí una lista de videos que están relacionados con autoencoders y que son citados en el video:

1. Backpropagation: Cómo Aprende Matemáticamente una Red Neuronal (   • BACKPROPAGATION: Cómo Aprende Matemáticame...  )
2. Tu primera Red Neuronal para Clasificar Imágenes (   • Tu primera Red Neuronal para Clasificar Im...  )
3. Funciones de Pérdida o Error (   • Desmitificando las Funciones de Pérdida o ...  )
4. Análisis de Componentes Principales (PCA) para Reducir la Dimensionalidad de Datos (   • Análisis de Componentes Principales (PCA) ...  )
5. Funciones de Activación de Redes Neuronales (   • Funciones de Activación de Redes Neuronale...  )

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El código y datos se encuentran disponibles en:

https://github.com/CodigoMaquina/code...

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