Redes neuronales convolucionales usando Keras y acelerando con GPU
Palabras clave:
Datos , Aprendizaje profundo , Redes neuronales convolucionales, KerasSinopsis
Vivimos en una era gobernada por datos, donde la intuición y el azar se han visto rezagados ante predicciones que soportan tanto decisiones cotidianas como grandes políticas gubernamentales. Una era donde la nueva riqueza se encuentra en los datos y en los métodos que permiten hacer un uso eficiente de éstos. En los últimos años, los métodos de procesamiento de datos que mayor precisión han presentado en tareas predictivas han sido aquellos basados en aprendizaje profundo, como por ejemplo las redes neuronales convolucionales. Este tipo de métodos representan un reto tanto por su alta exigencia de recurso computacional como por su complejidad de diseño e implementación. Tomando como motivación lo anterior, en este libro el lector encontrará una guía práctica para la implementación, entrenamiento y validación de redes neuronales convolucionales usando Keras y acelerando con GPU. La guía se desarrolla mediante un caso de estudio típico enmarcado en las clasificaciones de imágenes satelitales. Adicionalmente la evaluación del modelo implementado incluye la comparación a nivel de speed-up con los modelos de redes neuronales pre-entenados más comunes: MobileNet, MobileNetV2, ResNet50 y VGG16.
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