grupos iniciales con k-means++
Agrupamiento pesado frente a no pesado
Utilizar el método elbow para encontrar el número óptimo de grupos
Cuantificar la calidad del agrupamiento mediante gráficos de silueta
Organizar agrupamientos como un árbol jerárquico
Agrupar los grupos de manera ascendente
Realizar agrupamientos jerárquicos en una matriz de distancias
Adjuntar dendrogramas a un mapa de calor
Aplicar un agrupamiento aglomerativo con scikit-learn
Ubicar regiones de alta densidad con DBSCAN
Resumen
Capítulo 12: Implementar una red neuronal artificial multicapa desde cero
Modelar funciones complejas con redes neuronales artificiales
Resumen de una red neuronal de una capa
Activar una red neuronal mediante la propagación hacia delante
Clasificar dígitos manuscritos
Obtener el conjunto de datos MNIST
Implementar un perceptrón multicapa
Entrenar una red neuronal artificial
Calcular la función de coste logística
Desarrollar tu intuición para la propagación hacia atrás
Entrenar redes neuronales mediante la propagación hacia atrás
Sobre la convergencia en redes neuronales
Unas últimas palabras sobre la implementación de redes neuronales
Resumen
Capítulo 13: Paralelización de entrenamiento de redes neuronales con TensorFlow
TensorFlow y rendimiento de entrenamiento
¿Qué es TensorFlow?
Cómo aprenderemos TensorFlow
Primeros pasos con TensorFlow
Trabajar con estructuras de matriz
Desarrollar un modelo simple con la API de bajo nivel de TensorFlow
Entrenar redes neuronales eficazmente con las API de alto nivel de TensorFlow
Crear redes neuronales multicapa mediante la API Layers de TensorFlow
Desarrollar una red neuronal multicapa con Keras
Elegir funciones de activación para redes multicapa
Resumen de la función logística
Estimar probabilidades de clase en clasificaciones multiclase con softmax
Ampliar el espectro de salida con una tangente hiperbólica
Activación de la unidad lineal rectificada
Resumen
Capítulo 14: Ir más lejos: la mecánica de TensorFlow
Características clave de TensorFlow
Rango y tensores de TensorFlow
Cómo obtener la dimensión y la forma de un tensor
Entender los grafos computacionales de TensorFlow
Marcadores de posición en TensorFlow
Definir marcadores de posición
Alimentar marcadores de posición con datos
Definir marcadores de posición para matrices de datos con diferentes tamaños de lote
Variables en TensorFlow
Definir variables
Inicializar variable
Alcance de la variable
Reutilizar variables
Crear un modelo de regresión
Ejecutar objetos en un grafo de TensorFlow mediante sus nombres
Almacenar y restablecer un modelo en TensorFlow
Transformar tensores como matrices de datos multidimensionales
Utilizar la mecánica de control de flujopara crear grafos
Visualizar el grafo con TensorBoard
Ampliar tu experiencia en TensorBoard
Resumen
Capítulo 15: Clasificar imágenes con redes neuronales convolucionales profundas
Bloques de construcción de redes neuronales convolucionales
Entender las CNN y conocer las jerarquías de características
Realizar convoluciones discretas
Realizar una convolución discreta en una dimensión
El efecto del relleno de ceros en una convolución
Determinar el tamaño de la salida de convolución
Realizar un convolución discreta en 2D
Submuestreo
Juntarlo todo para crear una CNN
Trabajar con entradas múltiples o canales de color
Regularizar una red neuronal con la eliminación
Implementar
