Primeros pasos con Pytorch usando Colab Part VI

En este artículo hablaré de Pytorch, Regresión no lineal poder entender como funciona usando “Google Colab” como interface de desarrollo.

ÁLGEBRA LINEAL

Es una forma de matemática continua en lugar de discreta, muchos científicos informáticos tienen poca experiencia con ella. Una buena comprensión del álgebra lineal es esencial para entender y trabajar con muchos algoritmos de aprendizaje automático, especialmente los algoritmos de aprendizaje profundo.

REGRESIÓN NO LINEAl

Las ecuaciones no lineales pueden tomar muchas formas diferentes. La forma más fácil de determinar si una ecuación es no lineal es enfocarse en el término “no lineal” en sí. Literalmente, no es lineal. Si la ecuación no cumple con los criterios anteriores para una ecuación lineal, es no lineal.

¿Qué es Google Colab?

Colaboratory es un entorno gratuito de Jupyter Notebook que no requiere configuración y que se ejecuta completamente en la nube.

ejemplo:

Google Colaboratory

Instalación Colab

Fake Dataset

Importa Librerías

Semilla

Variables

Tensor

Visualización

Parámetros

NoLinearRegresion

Optimización y perdida

Entrenamiento del modelo

Visualización

LIBRO DE AYUDA

Introduction To Non-linear Algebra

INTRODUCCION AL ALGEBRA LINEAL CON APLICACIONES EN NEGOCIOS, ECON OMIA, INGENIERIA, FISICA…

CONCLUSIÓN

Espero les haya gustado este artículo de Pytorch y Colab y el uso de regresión no lineales usando pytorch

Esto ayuda sorprendente mente en la experimentación rápida con los datos.
A continuación estaré publicando algunos artículos más específicos para PyTorch hasta crear pequeñas aplicaciones , así como jugar con la imaginación de crear algo.

Continuar leyendo

pytorch Part 5( aquí)

pytorch Part 7( aquí)

REFERENCIAS

1. https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/multi-class-neural-networks/softmax?hl=es-419
2. https://documen.tician.de/pycuda/
3. https://www.joyk.com/dig/detail/74093l
4. https://www.aiworkbox.com/lessons/cast-a-pytorch-tensor-to-another-type
5. https://pytorch.org/blog/a-year-in/
6. https://openreview.net/pdf?id=BJJsrmfCZ
7. https://deepsense.ai/keras-or-pytorch/

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