TUTORIAL Primer modelo Deep Learning con TensorFlow en español | Clasificación binaria red neuronal

[@alvarochapresto]

Grandísimo Luis! Es usted un fenómeno!!

[@lucianomaldonado1577]

Excelente explicación. Me encontré con este vídeo por casualidad, mientras estaba buscando información relacionada a ejemplos de Deep Learning. Un gran saludo desde Venezuela. Muchas gracias.

[@lucaspioli7970]

Me encantan tus videos, llevo un par de meses estudiadno ML y Visualizacion y tu canal me ayudo mucho. Por favor sigue asi, sos muy bueno. Gracias

[@MoisésMHP]

Gracias por presentarme este mundo

[@fullscan]

De nada!!! :)

[@albertodiaz-zq3bd]

el mejor video de redes neuronales sin duda alguna gracias!

[@fullscan]

Que bueno! Gracias!

[@zace6009]

Muchas gracias por compartir tu conocimiento, llevo ya un tiempo buscando un video decente en el que se realizara un entrenamiento y por fin lo encontré!! Sin duda lo mejor que eh visto y una explicación de cada concepto, cada linea de código, espectacular.

[@fullscan]

Gracias por el comentario :)

[@Berenduinelbardo]

Gracias Luis por el tiempo que le echas

[@fullscan]

Gracias a ti por el comentario! ;)

[@electriclemonopro]

Muy Interesante, gracias por compartir.

[@fullscan]

Gracias! ;)

[@gasposoft]

Excelente explicación Luis! Felicitaciones por tus tutoriales. Saludos desde Argentina! :-)

[@fullscan]

Gracias Gaston, me alegro te sea util!

[@MoisésMHP]

Gracias por estos videos, me gusto mucho el otro video de ejemplo

[@fullscan]

Me alego mucho te guste!

[@psicoastorga]

Genial Muchas gracias!!!!

[@fullscan]

Gracias Carlos!

[@ignaciosepulveda4775]

Muchas gracias por el video, muy claro y de mucha ayuda, saludos!

[@fullscan]

Genial, gracias! :)

[@seriovelezvelez6533]

Muy buena información, es suprema mente interesante he importante. Gracias

[@Matias-Aguila]

Buenisimo

[@fullscan]

Thhaaanks!

[@joehuerta9]

Gracias por el video. Estuvo muy interesante. Saludos

[@fullscan]

Muchas gracias Joel

[@germantuto6637]

Como siempre, pura calidad!!

[@fullscan]

Gracias German :)

[@MrIgottheway]

Muy buen video, todo quedo muy bien explicado, me gustaría ver más ejercicios de resolución de Kaggle, así simples con keras o pytorch. Como recomendación ampliar la letra un poco es dificil ver todo el contenido. Muchas gracias! 😀

[@fullscan]

Oido cocina Cesar!

[@rodrigopolo5]

un excelente video, gracias

[@fullscan]

Gracias Rodrigo!!

[@diegodnk]

Muchas gracias, Me suscribo crack ✌️

[@pablomendez3768]

Hola, gracias por enseñar, muy bien explicado. Una sugerencia, es bueno que realices zoom en el código, porque no se ve muy bien.

[@fullscan]

De acuerdo, lo haré!

[@angellaguna5374]

muy buen video

[@alexiscanari8776]

Hola!! me encantó tu videosobre tu primer modelo con ML, usando regresion lineal. Vendrán nuevos vídeos enfocados en clasificación con ejemplos simples y practicos ? ojalá que sí!! Muchas gracias!!

[@fullscan]

Me parece muy buena idea dar un repaso a todos los modelos básicos! Gracias por el feedback!

[@welmanrosa8735]

Excelente explicación de red neuronal. Podrias ayudarme a encontrar un dataset que contenga como minimo 6 clases (multiclase) y almenos 10 variables. Para aplicar esto a un problema multiclase. Gracias.

[@fullscan]

Has mirado en kaggle datasets? Seguro que hay lo que necesitas, hay un monton!

[@santiagogongora5506]

Super el video, nuevo suscriptor. super interesante lo de Kaggle también. Me podrías por favor compartir el código que generaste en este video para estudiarlo a mayor detalle. Muchas graciass

[@fullscan]

Gracias Santiago! El código esta ek Kaggle aqui: www.kaggle.com/luisvelasco/simplednn , la idea era mostrar la construcción de una DNN mas que "hackear" el problema. (P.S. Con bastante más feat engineering y un modelo XGBoost obtendrás mejor resultado)

[@FoxFokker]

@@fullscan trate de ingresar al código y no esta.

[@carloscarrillovillavicencio]

Hola Luis me gustaría hacer este modelo mas robusto , lo replique a mis datos que tengo ha sido genial pero necesito mas conocimiento si me puedes ayudar con mas información al respecto o que estudiar

[@fullscan]

Echaste un ojo a todos los cursos gratuitos que hay en kaggle?, estan genial!

[@GGRRAA1946]

Lástima que el video es defectuoso por cuanto las letras del código son tan pequeñas que no se ven. Cómo se puede tener acceso al código?

[@fullscan]

Esta en Kaggle!

[@G.A.Maldonado]

@@fullscan Hola, ¿Cómo se llama el archivo? Mil gracias por responder.

[@cMonsalveAdm]

buen dia, amigo no me quedo claro porque no dividio entre variables de entrenamiento y variables de prueba con train_test_split from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size= 0.2, random_state= 0)

[@fullscan]

Lo puedes hacer asi o en tiempo de fit del modelo (model.fit(train_features, train_labels, validation_split=0.2, epochs=100). Como quieras!

[@pablogiri812]

¿Hola sabes algo del Certificado TensorFlow?, gracias

[@fullscan]

Lo voy a tratar en un video!

[@kepg3404]

porque no usaste la edad? probe con esa variable y quemo el modelo xd

[@darkydiel]

Quiero ese meme plisss

[@fullscan]

Jajaja no me acuerdo de donde lo saque!

[@yormanlopez8553]

que vídeo tan bueno pero con el tamaño de la fuente mejor digo pésimo. de nada sirvió su excelente manera de enseñar

[@tarikabaraka2251]

Las redes neuronales artificiales se trata de modelo computacional evolucionado a partir de diversas aportaciones científicas que están registradas en la historia.​ Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitirse señales