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Aprendizaje profundo - Coggle Diagram
Aprendizaje profundo
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Desventajas
Necesitas una GPU para realizar los entrenamientos, aunque se pueden hacer en CPU estos en datasets grandes demoran 100 veces más.
Ya sea para clasificación, detección, segmentación o algún otro trabajo supervisado vas a necesitar etiquetar tus datases manualmente y esto es un proceso tedioso y que consume mucho tiempo.
La tecnología que soporta el aprendizaje profundo y las librerías que permiten implementar estas técnicas están evolucionando rápidamente, por lo que es necesario estar pendiente de la documentación y las versiones que se usan.
La tecnología que soporta el aprendizaje profundo y las librerías que permiten implementar estas técnicas están evolucionando rápidamente, por lo que es necesario estar pendiente de la documentación y las versiones que se usan.
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Ventajas
Es uno de los temas más interesantes actualmente en cuanto a aprendizaje de máquinas, por lo que está impulsando la investigación y generando empleos en múltiples campos.
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