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  • WARNING:tensorflow:Layer lstm_1 will not use cuDNN kernels since it doesn’t meet the criteria. It will use a generic GPU kernel as fallback when running on GPU.

    CUDNN has functionality to specifically accelerate LSTM and GRU layers. These GRU/LSTM layers can only be accelerated if they meet a certain criteria. In your case the problem is that you are using the LeakyReLU activation. The CUDNN LSTM acceleration only works if the activation is tanh. Your LSTM should still run on the gpu…

  • Qué es una herramienta de analisis de codigo estatico y porqué la necesitas?

    Una herramienta de análisis de código estático es un software diseñado para examinar el código fuente de un programa sin ejecutarlo. Estas herramientas revisan el código en busca de posibles errores, vulnerabilidades de seguridad, prácticas de programación incorrectas y posibles mejoras de rendimiento. El análisis estático se realiza sin necesidad de ejecutar el programa, lo…

  • Analítica de datos

    Estas son algunas de las ideas tras haber superado el certificado de Google Data Analytics La toma de decisiones de cualquier evento o producto tiene como base los datos. El concepto, el desarrollo y el lanzamiento del producto, son las etapas donde los datos muestran la mejor manera de avanzar. Las empresas necesitan una forma…

  • Funciones de activación más utilizadas en las redes neuronales

    Las funciones de activación son componentes clave en las redes neuronales que introducen no linealidad en la salida de una neurona. Las funciones de activación más utilizadas en las redes neuronales son: La elección de la función de activación depende del problema específico y de la arquitectura de la red. ReLU es una elección común…

  • Cómo instalar TensorFlow en un entorno Conda ( mejor Mamba) en Ubuntu 22.04

    Qué es TensorFlow y cual es su Utilidad: TensorFlow es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google que se utiliza para realizar tareas de aprendizaje automático y desarrollo de redes neuronales. Su versatilidad y eficiencia lo han convertido en una de las herramientas más populares en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia…

  • Clasificación multiclase

    Guía para la Clasificación Multiclase en Aprendizaje Automático En el aprendizaje automático, uno de los conceptos clave que debes comprender es la clasificación multiclase. Mientras que los clasificadores binarios son famosos por distinguir entre dos clases, los clasificadores multiclase dan un paso más allá, permitiéndonos diferenciar entre más de dos clases diferentes. En esta entrada,…

  • MNIST Clasificador binario SGDClassifier vs Random Forest.

    Veamos como funcionan los sistemas de clasificación con MNIST, un conjunto de datos ampliamente utilizado en el campo de la visión por computadora y el aprendizaje automático. Consiste en un conjunto de 70,000 imágenes en blanco y negro de dígitos escritos a mano, del 0 al 9. Estas imágenes se dividen típicamente en un conjunto…

  • Estudio «end to end» de un projecto ML.

    Este documento describe el proceso paso a paso de un proyecto de Machine Learning que aborda un problema de regresión lineal haciendo uso de diferentes modelos. A lo largo de este estudio, exploraremos cómo enmarcar el problema, obtener y preparar los datos, seleccionar y entrenar modelos, y evaluar el rendimiento del algoritmo elegido. Paso 1:…

  • lista / guía de comprobación a través de un provecto de ML

    La siguiente guía se encuentra en el apéndice B del libro: Aprende machine learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow y es hasta ahora una de las mejores maneras que he encontrado para establecer cual es el punto de partida en el desarrollo y creación de un modelo de ML. Enmarcar el problema y tener una…