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Generative Adversarial Networks (GANs) / Redes Generativas Adversarias: Deep Learning
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- Опубліковано 16 вер 2021
- Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2021, 17 de Septiembre). Generative Adversarial Networks (GANs) / Redes Generativas Adversarias: Deep Learning [Video]. UA-cam. [Incluye aquí la URL del video].
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1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.
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En este video se explica visualmente qué son las Redes Generativas Adversarias también conocidas como GANs (Generative Adversarial Networks). Las Redes Generativas Adversarias son una técnica de Deep Learning de reciente surgimiento.
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Maravilloso. Que grandes videos. Me ha gustado mucho el ejemplo del paracaidista para ilustrar el gradiente de descenso. El tema de las GANs es algo espectacular. Si en un futuro (espero que si 😅) decide hacer algún video práctico al respecto de las GANs, ojala pudiera ser para detectar errores en la entrada de datos (sugerencia). He visto algunos videos en otros canales sobre GANs, y por supuesto se agradece el contenido, pero casi siempre es orientado a imágenes. Un saludo.
Muchas gracias por tus comentarios y sugerencias. Ese ejemplo del paracaidista es de mis favoritos. Te comento que eventualmente haré un video mucho más profundo sobre GANs, y sí, ciertamente casi siempre están enfocados en aplicaciones de imágenes dado que es una de sus aplicaciones más comunes. Sin embargo, GANs da para varios videos. Con un poco de tiempo y hago uno con otras aplicaciones. Gracias por darte el tiempo de interactuar en el canal.
Que buen ejemplo, profesor.
¡Gracias! Tal vez hagamos un poco más de videos de este estilo en combinación con los tutoriales técnicos. Ojalá sean de su agrado.
10/10
Excelente video 😝
@sanchezliliana8839 muchas gracias y feliz año!!!
Qué buena explicación, Octávio!
Si pudieras explicar también algún día sobre RNN, CNN, Transformers etc ... seria fantástico.
Gracias por compartir tus conocimientos!
Muchas gracias por tus comentarios. Vamos poco a poco, pero seguro también llegaremos a esos temas :)