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2025 Autor: John Day | [email protected]. Última modificación: 2025-01-23 14:40
Un tema muy popular actualmente es el denominado “Computer Vision” que consiste en latarea de crear software capaz de reconocer patrones dentro de imágenes. Es posible imaginarse que esta habilidad es muy útil para una computadora y permite expandir los horizontes de la computación al ser aplicado correctamente.
Paso 1: descargar Python
Instalar el lenguaje de programación elegido, Python.
www.python.org
Paso 2: Descargar El Dataset De MNIST
Conseguimos el “dataset” y el “training set” de imágenes para poder entrenar y, posteriormente, probar la red y confirmar su correcto funcionamiento
yann.lecun.com/exdb/mnist/
Paso 3: Pasos Del Codigo
Luego debemos determinar la estructura de nuestra red de neuronas. Esto es
vital para el correcto funcionamiento de esta y varia mucho dependiendo del uso que se le dará a la red. Esto se hace en función del número de capas y de nodos (o neuronas). Elegimos una “función de activación” que servirá para determinar cuales neuronas actúan en cada ciclo de procesamiento. Por último, elegimos nuestra función de "costo" o error, que permite a la red aprender y minimizar sus errores al comparar su predicción con el resultado esperado. Se ejecuta el código creado para entrenar a la red y luego se le hacen las “preguntas” sobre qué dígito ve en cada imagen nueva presentada.
Todo puede ser encontrado en el siguiente repositorio (hecho en ingles)
github.com/pieromarini/PyNeuNet.git
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