Deep Learning se utiliza para desarrollar modelos capaces de identificar patrones en los datos. Pero no es el único método viable. ¿En qué casos Deep Learning es la mejor opción para resolver problemas prácticos de ingeniería?

Encuentre las respuestas en esta guía, que explica cuán útil puede resultar Deep Learning para aplicaciones de ingeniería en las que los métodos tradicionales se quedan atrás. También descubrirá cómo preparar los datos y las redes neuronales profundas para generar un modelo preciso en la fase de producción.

Con este e-book aprenderá:

  • Cuándo utilizar Deep Learning
  • Cómo recopilar datos (como imágenes, señales y datos de sensores) y aumentarlos con datos sintéticos
  • Técnicas de preparación de datos para una red neuronal profunda
  • Cómo ahorrar tiempo con la transferencia del aprendizaje
  • Consejos prácticos para integrar el modelo con la lógica del sistema y realizar la implementación en hardware

30 días de exploración a su alcance

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