Aprendizaje profundo por tu cuenta

En la última década el aprendizaje profundo (deep learning, DL) se ha posicionado como una de las metodologías más robustas para la Inteligencia Artificial (artificial intelligence, AI). Se ha aplicado a tareas de: clasificación de imágenes reconocimiento de voz vehículos autónomos traducción automática y muchas más además de haber permeado la cultura popular Parte del avance y éxito del campo se debe a la apertura y accesibilidad de recursos que permiten entender, replicar, mejorar y aplicar los sistemas basados en DL.
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Descenso por gradiente (Gradient descent)

El método de descenso por gradiente, gradient descent de ahora en adelante, es uno de los algoritmos de optimización más populares en aprendizaje automático, particularmente por su uso extensivo en el campo de las redes neuronales. Gradient descent es un método general de minimización para cualquier función $f$. A la versión original se le considera lenta pero versátil, sobretodo para casos de que la funciones multi-dimensionales. Al algoritmo gradient descent se le conoce por varios nombres, sobretodo en la literatura en inglés (vanilla gradient descent, batch gradient descent).
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git-flow para contribuir features

Git-flow son un conjunto de sugerencias para trabajar en un proyecto colaborativo que reduce algunos de los problemas potenciales de tener muchos desarrolladores en un proyecto. Afortunadamente, existen varias herramientas que estandarizan dichas sugerencias y facilitan sus funciones. En este caso revisamos el workflow de desarrolladores que contribuyen con features al proyecto. Instalación Una de las herramienta populares es: git-flow para instalarla en Ubuntu, se hace lo siguiente: apt-get install git-flow Para otras versiones de linux, macs y winddows.
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Toolkit de Stanford CoreNLP

Estas notas se basan en la versión 3.5.0 del toolkit Stanford CoreNLP es un toolkit de herramientas para el procesamiento del lenguaje natural basada en modelos estadístico. Actualmente es muy interesante para nosotros porque poseé herramientas para el español. Requerimientos Requiere del JDK versión 1.8. Para verificar si tienen esta versión ejecutar: $ java -version java version "1.8.0_31" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_31-b13) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.
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Actividades extra a la escritura de la tesis

En la suma de los trámites burocráticos al final lo único que importa es que tengas tu escrito. Sin embargo hay algunas actividades alternativas a la escritura de la tesis que pueden complementar y mejorar tu trabajo y contribuir a la evidencia de la calidad de tu investigación. Sin embargo, repito en lo burocrático lo único que importa es que tengas el escrito de tu documento, por lo que si estas actividades se interponen en el avance debes estar en la mejor disposición de abandonarlas.
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La conlusión en la tesis

¡¡ Felicidades, ya te encuentras escribiendo las conclusiones !! Aunque es uno de los capítulos más importantes de tu escrito, en realidad no es muy difícil de escribirlas. El capítulo se divide en dos partes. En la primera describes de manera concisa los resultados que alcanzaste, nada más que en lugar de verlos de forma independiente los tienes que poner en forma global. En este capítulo, es muy común encontrarnos con una explicación de como los resultados obtenidos demuestran que logramos los objetivos planteados en tu introducción.
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Las correcciones del supervisor

Durante la realización de tu tesis, tú y tu supervisor tendrán una relación muy especial donde convivirán, platicarán y se apoyarán para que tu investigación sea de exhaustiva, robusta y adecuada para tus tiempos e intereses. Sin embargo, el proceso de recibir correcciones por parte de tu supervisor puede hacer la relación un poco difícil :-) Lo primero que tienes que entender es que es natural sentir algo negativo cuando se te regresa el texto corregido.
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