BigData IA - Padding, strides, max pooling y stacking en las REDES CONVOLUCIONALES

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🔥🔥Academia Online: https://codificandobits.com 🔥🔥 🔥🔥Asesorías y formación personalizada: https://codificandobits.com/servicios 🔥🔥 En este tercer video de la serie "Redes Convolucionales" hablaremos de cuatro operaciones esenciales para entender este tipo de redes: el padding, los strides, el max-pooling y el stacking. Con esto tendremos las bases necesarias para entender el funcionamiento de cualquier Red Convolucional. 🔴 *** VISITA WWW.CODIFICANDOBITS.COM *** En el sitio web encontrarán artículos y podrán descargar material útil para el desarrollo de aplicaciones de Machine Learning y Ciencia de Datos. También podrán ponerse en contacto conmigo si están interesados en servicios de formación, charlas o asesorías... Y muy pronto podrán acceder a los cursos online que estoy preparando. 🔴 *** LOS DEMÁS VIDEOS DE LA SERIE *** 🎥 ¿Qué son las Redes Convolucionales?: https://youtu.be/HyZFfBU0ADg 🎥 La Convolución en las Redes Convolucionales: https://youtu.be/ySbmdeqR0-4 🎥 Clasificación de imágenes con REDES CONVOLUCIONALES en Python (tutorial): https://youtu.be/SGoxsBgp3WM 🔴 *** ÚNETE A CODIFICANDO BITS Y SÍGUEME EN MIS REDES SOCIALES *** ✅ Sitio web: https://www.codificandobits.com ✅ Suscríbete: https://www.youtube.com/c/codificandobits?sub_confirmation=1 ✅ Facebook: https://www.facebook.com/CodificandoBits/ ✅ Instagram: https://instagram.com/codificandobits ✅ Twitter: https://twitter.com/codificandobits 🔴 *** ACERCA DE MÍ *** Soy Miguel Sotaquirá, el creador de Codificando Bits. Tengo formación como Ingeniero Electrónico, y un Doctorado en Bioingeniería, y desde el año 2017 me he convertido en un apasionado por el Machine Learning y el Data Science, y en la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido y a brindar asesoría a personas y empresas sobre estos temas. 🔴 *** ACERCA DE CODIFICANDO BITS *** El objetivo de Codificando Bits es inspirar y difundir el conocimiento en las áreas de Machine Learning y Data Science. #machinelearning