Lección 10 del módulo “Introducción al Deep Learning” del curso Fundamentos de Deep Learning con Python.
En la lección anterior vimos una introducción a Matplotlib para Deep Learning, y aprendimos a generar gráficas sencillas en dos dimensiones.
En esta lección veremos los elementos esenciales de Pandas, la librería de Python que permite la lectura y manipulación de datos en formato tabular, y que será una herramienta muy útil para el procesamiento de diferentes sets de datos que usaremos a lo largo de este curso.
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Bien, con esta lección ya hemos cubierto los elementos esenciales de Pandas. Estas herramientas, junto con las vistas en las lecciones anteriores para el caso de Python y de las librerías NumPy y Matplotlib, serán de mucha utilidad cuando comencemos a implementar modelos de Deep Learning en las próximas secciones.
Pero antes de culminar este primer módulo del curso debemos tener presentes algunos conceptos básicos de Álgebra Lineal, Cálculo Diferencial y Probabilidad y Estadística, las disciplinas sobre las cuáles está montada toda la teoría del Deep Learning.
Así que en la próxima lección veremos los elementos esenciales de Álgebra Lineal para Deep Learning.
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