Primeros pasos con TensorFlow: Ejercicios de programación

A medida que avances en el Curso intensivo de aprendizaje automático, podrás poner en práctica los principios y las técnicas que aprendiste mediante la codificación de modelos con tf.estimator, una API de TensorFlow de alto nivel.

Los ejercicios de programación del Curso intensivo de aprendizaje automático usan una plataforma de análisis de datos que combina código, resultados y texto descriptivo en un documento colaborativo.

Los ejercicios de programación se ejecutan directamente en tu navegador mediante Colaboratory (no es necesario configurar nada). Esta plataforma es compatible con la mayoría de los navegadores principales y se prueba minuciosamente en las versiones de escritorio de Chrome y Firefox. Si prefieres descargar y ejecutar los ejercicios sin conexión, consulta estas instrucciones para configurar un entorno local.

Realiza los tres ejercicios siguientes en el orden especificado:

  1. Introducción rápida a Pandas: Pandas es una biblioteca importante para el análisis y modelado de datos, y se usa extensamente en la codificación de TensorFlow. Este instructivo te brinda toda la información sobre Pandas que necesitas para este curso. Si ya conoces esta biblioteca, omite este ejercicio.
  2. Primeros pasos con TensorFlow: Este ejercicio explora la regresión lineal.
  3. Atributos sintéticos y valores atípicos: Este ejercicio explora los atributos sintéticos y el efecto de los valores de entrada atípicos.

    Hiperparámetros comunes en los ejercicios del Curso intensivo de aprendizaje automático

    Muchos de los ejercicios de codificación contienen los siguientes hiperparámetros:

    • pasos, que es el número total de iteraciones de entrenamiento. Un paso calcula la pérdida de un lote y usa ese valor para modificar los pesos del modelo una vez.
    • tamaño del lote, que es el número de ejemplos (elegidos de forma aleatoria) para un solo paso. Por ejemplo, el tamaño del lote para SGD es 1.

    Se aplica la siguiente fórmula:

    \[ número\,total\,de\,ejemplos\,entrenados = tamaño\,del\,lote * pasos \]

    Una variable de utilidad en los ejercicios del Curso intensivo de aprendizaje automático

    La siguiente variable de utilidad aparece en varios ejercicios:

    • períodos, que controlan el nivel de detalle de los informes. Por ejemplo, si la variable de periods está ajustada en 7 y el hiperparámetro de steps está ajustado en 70, el ejercicio dará el resultado del valor de la pérdida cada 10 pasos (o 7 veces). A diferencia de los hiperparámetros, no se espera que modifiques el valor de periods. Ten en cuenta que modificar periods, no altera lo que aprende el modelo.

    Se aplica la siguiente fórmula:

    \[ número\,de\,ejemplos\,de\,entrenamiento\,en\,cada\,período = \frac{tamaño\,del\,lote * pasos} {períodos} \]

     

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