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En este video les traigo un completo tutorial donde veremos paso a paso todos los elementos que usualmente hay que tener en cuenta para crear, entrenar, validar y poner a prueba prácticamente cualquier modelo de Deep Learning usando esta librería.

Enlace de descarga del notebook: https://drive.google.com/drive/folder...

Contenido:
00:00 Introducción
00:45 Academia Online
01:03 Secciones del tutorial
02:33 Conocimientos previos
03:35 El problema a resolver
04:54 Tensores en Pytorch
10:44 Datasets en Pytorch
12:17 El set de datos
23:25 ¿Cómo crear una red en Pytorch?
37:45 Propagación hacia adelante y hacia atrás
53:47 Entrenando y validando un modelo en Pytorch
01:13:59 Predicciones con el modelo entrenado
01:17:09 Conclusión

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** TODOS LOS VIDEOS QUE COMPLEMENTAN ESTE TUTORIAL **
¿Qué es una Red Neuronal?:    • ¿Qué es una Red Neuronal?  
Parámetros e hiperparámetros:    • Parámetros e hiperparámetros en el M...  
Sets de entrenamiento, validación y prueba:    • Los sets de entrenamiento, validación...  
El Gradiente Descendente:    • ¿Qué es el GRADIENTE DESCENDENTE?  
La reproducibilidad en el Machine Learning:    • Tutorial: La REPRODUCIBILIDAD en el M...  
La entropía cruzada:    • La NEURONA ARTIFICIAL y la REGRESIÓN ...  
El overfitting:    • ¿Cómo combatir el Overfitting en el M...  

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** ACERCA DE MÍ **
Soy Miguel Sotaquirá, el creador de Codificando Bits. Tengo formación como Ingeniero Electrónico, y un Doctorado en Bioingeniería, y desde el año 2017 me he convertido en un apasionado por el Machine Learning y el Data Science, y en la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido y a brindar asesoría a personas y empresas sobre estos temas.

** ACERCA DE CODIFICANDO BITS **
El objetivo de Codificando Bits es inspirar y difundir el conocimiento en las áreas de Machine Learning y Data Science.

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