Lección 12 del módulo “Introducción al Deep Learning” del curso Fundamentos de Deep Learning con Python.
En la lección anterior vimos los conceptos básicos de Álgebra Lineal para Deep Learning y allí hablamos de los conceptos de escalares, vectores, matrices y tensores, así como operaciones básicas entre estos tipos de datos que resultarán fundamentales para entender el funcionamiento interno de las diferentes Redes Neuronales que veremos en este curso.
En esta lección continuamos con este repaso de conceptos fundamentales, y en particular veremos dos de los elementos de Cálculo Diferencial esenciales para entender el funcionamiento de los diferente modelos de Deep Learning que veremos en el curso. Hablaremos entonces en detalle del concepto de derivada y de las derivadas parciales, claves para entender los diferentes algoritmos de entrenamiento de una Red Neuronal.
Contenido exclusivo para suscriptores
Si eres suscriptor accede en este enlace ó suscríbete a la Academia Online y accede a todo el contenido (lecciones en video, código fuente, sets de datos y descargas) de todos los cursos, proyectos y tutoriales.
Podemos decir entonces que la derivada es una operación que podemos aplicar a una función matemática y que nos permite medir la tasa de cambio de dicha función con respecto a su variable independiente.
Para funciones con una sola variable, se aplican reglas como la de las potencias y la cadena., mientras que en el caso de funciones con múltiples variables independientes, se calculan las derivadas parciales tratando las demás variables como constantes, utilizando las mismas reglas de derivación.
Aunque no haremos uso extendido de las derivadas (y en particular de las derivadas parciales) a lo largo del curso, sí resulta fundamental tener claros estos conceptos, pues constituyen la base de los algoritmos de optimización (como el Gradiente Descendente) y de entrenamiento (como backpropagation) que veremos en el siguiente módulo y que se usan precisamente para entrenar los diferentes modelos de Deep Learning usados en la actualidad.
En la próxima lección continuaremos revisando estos conceptos básicos, y específicamente nos enfocaremos en los elementos básicos de Probabilidad y Estadística para Deep Learning.
Todas las lecciones del curso Fundamentos de Deep Learning con Python.