Aprendizaje Profundo con PyTorch Paso a Paso - Volumen I: Fundamentos
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Aprendizaje Profundo con PyTorch Paso a Paso - Volumen I: Fundamentos

Una Guía para Principiantes

Sobre este libro

¿Estás buscando un libro con el que puedas aprender sobre aprendizaje profundo y PyTorch sin tener que pasar horas descifrando texto y código críptico? ¿Un libro técnico que sea también legible y entretenido?

¡Aquí lo tienes!

En primer lugar, este libro presenta un enfoque fácil de seguir, estructurado, incremental y de primeros principios para aprender PyTorch.

En segundo lugar, este es un libro bastante informal: está escrito como si tú, el lector, estuviera teniendo una conversación con Daniel, el autor. La idea es que puedas entender bien el tema, por lo que se evita la notación matemática sofisticada tanto como sea posible y se explica todo en lenguaje llano.

En este primer volumen de la serie, conocerás los fundamentos de PyTorch: autograd, clases, datos, cargadores de datos, etc. Desarrollarás, paso a paso, no solo los modelos en sí, sino también tu comprensión sobre ellos.

Cuando termines este libro, tendrás una comprensión completa de los conceptos y herramientas necesarias para comenzar a desarrollar y entrenar tus propios modelos usando PyTorch.

This book is a translation into Español of Deep Learning with PyTorch Step-by-Step which was originally written in English.

Sobre de los autores

Daniel Voigt Godoy
Daniel Voigt Godoy

Daniel es un científico de datos, desarrollador, escritor y profesor. Ha estado enseñando aprendizaje automático y tecnologías de la computación distribuida en Data Science Retreat, el bootcamp con sede en Berlín más antiguo, desde 2016, ayudando a más de 150 estudiantes a progresar en sus carreras como científicos de datos.

Su trayectoria profesional incluye 20 años de experiencia trabajando para empresas de varios sectores: banca, gobierno, fintech, venta al por menor y movilidad.

Daniel Voigt Godoy

Episode 221

Jesús Martínez-Blanco
Jesús Martínez-Blanco

Jesús tiene un doctorado en Física por la Universidad Autónoma de Madrid. Como científico, ha trabajado en diferentes laboratorios en el campo de la nanotecnología.

Siguiendo su pasión por el modelado de datos y la automatización, comenzó su carrera como científico de datos a finales de 2015, y ha trabajado desde entonces en los sectores de publicidad online y movilidad.

En la actualidad es Principal Data Scientist en FlixBus, la compañía líder en Europa en movilidad de larga distancia. Es también profesor y mentor en Data Science Retreat, donde enseña cursos de Visualización Interactiva de Datos usando tecnologías web.


Tabla de contenido

  • Prefacio
  • Acerca de los Autores
  • Preguntas Frecuentes
    • ¿Por qué PyTorch?
    • ¿Por qué Este Libro?
    • ¿Quién Debería Leer Este Libro?
    • ¿Qué Necesito Saber?
    • Cómo Leer Este Libro
    • ¿Qué es lo Siguiente?
  • Guía de Configuración
    • Repositorio Oficial
    • Entornos de Programación
      • Google Colab
      • Binder
      • Instalación Local
    • Seguimos
  • Capítulo 0: Visualizando el Descenso de Gradiente
    • Visualizando el Descenso de Gradiente
    • Modelo
    • Generación de Datos
    • Paso 0 - Inicialización aleatoria
    • Paso 1 - Calcular las Predicciones del Modelo
    • Paso 2 - Calcular la Pérdida (Loss)
    • Paso 3 - Calcular los Gradientes
    • Paso 4 - Actualizar los Parámetros
    • Paso 5 - ¡Aclarar y repetir!
  • Capítulo 1: Un Problema Sencillo de Regresión
    • Un Problema Sencillo de Regresión
    • Generación de datos
    • Regresión Lineal en Numpy
    • PyTorch
    • Autograd
    • Grafo Computacional Dinámico
    • Optimizador
    • Pérdida (Loss)
    • Modelo
  • Capítulo 2: Repensar el Bucle de Entrenamiento
    • Repensar el Bucle de Entrenamiento
    • Conjunto de Datos (Dataset)
    • Cargador de Datos (DataLoader)
    • Evaluación
    • TensorBoard
    • Guardar y Cargar Modelos
  • Capítulo 2.1: Vayamos con Clase
    • Vyamos con Clase
      • La Clase
      • El Constructor
      • Entrenamiento de Modelos
      • Guardar y Cargar Modelos
      • Métodos de Visualización
      • El Código Completo
    • Todos los Pasos, con Clase
      • Entrenamiento del Modelo
      • Haciendo Predicciones
      • Checkpointing
      • Retomando el Entrenamiento
  • Capítulo 3: Un Problema Sencillo de Clasificación
    • Un Problema Sencillo de Clasificación
    • Generación de Datos
    • Preparación de Datos
    • Modelo
    • Pérdida (Loss)
      • BCELoss
      • BCEWithLogitsLoss
      • Conjunto de Datos Desequilibrado
    • Configuración del Modelo
    • Entrenamiento de Modelos
    • Frontera de Decisión
    • Umbral de Clasificación
      • Matriz de Confusión
      • Métricas
      • Equilibrios y Curvas

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