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DEEP LEARNING - Coggle Diagram
DEEP LEARNING
RED NEURONAL ARTIFICIAL
Capas
Modelos
Red por capas
Red completamente conectada
Redes acíclicas
Redes de alimentación directa
Redes neuronales modulares
Neuronas
Neurona artificial
Nodo
Algoritmos
Cuantización vectorial
Aproximación de funciones
Clusterizado
Predicciones meteorológicas
Clasificado
BIOLOGÍA
Inteligencia
Inteligencias múltiples
Percepción
Receptores biológicos
Vista
Gusto
Olfato
Piel
Oído
Visión Humana
Iris
Retina
Ojo
Cristalino
Neuronas
Sinápsis
PRECEDENTES
Modelos de aprendizaje
Tipos de modelos y problemas
Aprendizaje semi supervisado
Aprendizaje no supervisado
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje por refuerzo
Tratamiento masivo de datos
Aprendizaje supervisado
Técnicas de clasificación
Árbol de predicción
Árbol de clasificación
K-NN
Aprendizaje Múltiple
Análisis linear múltiple
Clasificación Bayesiana
Validación cruzada
Machine learning
APLICACIONES
Privacidad
Medidas
Seguridad
Privacidad
Problemas
Seguridad
Privacidad
Casos de Uso
Procesamiento de información
Agricultura
Búsqueda
Consecuencias
Inteligencia artificial
Dilemas
DEEP LEARNING PARA VISIÓN
Clasificación de Objetos
Detección de Objetos
Detección
Localización
Capas Convolucionales
Convoluciones
Conjunto de kernels
Píxeles
Subsampling
PYTHON
Tensorflow
Keras
OpenCV
REDES NEURONALES PROFUNDAS
Optimizadores
Adadelta
RMSprop
AdaGrad
Adam
SGD
Nadam
Sobreajustes / overfitting
Ajuste de parámetros
Conjunto de test de datos
Tipos de redes neuronales profundas
RNN
CNN
GAN
RBN
DBN