Este video explica el proceso para entrenar un modelo de red neuronal usando Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para la clasificación de imágenes de hitos. Los interesados pueden probar o seguir el pipeline de entrenamiento disponible en el Github del autor.
Este artículo narra la experiencia del autor con el sobreajuste en su primera Red Neuronal Convolucional para clasificación de imágenes, donde la alta precisión en el entrenamiento contrastaba con malos resultados en la validación. Su objetivo es explicar cómo identificar y corregir el sobreajuste, ofreciendo consejos prácticos para evitar frustraciones comunes.
Este artículo narra el viaje personal del autor en la clasificación de imágenes de ropa utilizando una Red Neuronal Secuencial y el conjunto de datos Fashion MNIST, enfrentando el desafío de diferenciar zapatillas de bolsos. Después de que el modelo fallara con fotos reales, el autor detalló las estrategias de superación, incluyendo el refinamiento del preprocesamiento y la normalización de la entrada, además de reconocer la necesidad de CNNs para datos del mundo real.