Construiré una Red Neuronal de Aprendizaje Profundo en PyTorch

Tanto si desea predecir la pérdida de clientes, clasificar imágenes, realizar previsiones de valores de series temporales o resolver cualquier otro problema de aprendizaje supervisado, una red neuronal profunda bien diseñada puede ofrecer resultados que los modelos menos profundos simplemente no pueden igualar. Este servicio le proporciona una red neuronal de PyTorch diseñada por profesionales y creada específicamente en función de sus datos y su objetivo, y no una plantilla reciclada.

Todo proyecto comienza con una conversación. Antes de escribir una sola línea de código, se analizan el alcance, la estructura de los datos, la variable objetivo y los indicadores de éxito, de modo que la arquitectura elegida sea la más adecuada para su problema —y no simplemente la más habitual—.

**¿Qué incluye cada nivel?**

La preparación de los datos se gestiona de principio a fin: se tratan los valores que faltan, se crean conjuntos de entrenamiento, validación y prueba (estratificados cuando la distribución de clases así lo exige), se codifican las variables no numéricas para que el modelo pueda trabajar con ellas y se aplican transformaciones estadísticas a las variables numéricas objetivo cuando procede. La propia red neuronal es una arquitectura de tipo feed-forward, convolucional o recurrente, seleccionada en función del problema, y el código está escrito para detectar y utilizar una GPU automáticamente, recurriendo sin problemas a la CPU cuando no se dispone de una.

El nivel Básico abarca un problema sencillo de clasificación o regresión con un conjunto de datos limpio o casi limpio. El nivel Estándar añade el tiempo y la profundidad adicionales necesarios para gestionar datos más complejos, la ingeniería de características o una arquitectura más elaborada. El nivel Completo constituye una solución integral de principio a fin, adecuada para los conjuntos de datos y los retos de modelización más exigentes, con el alcance más amplio en cuanto a preprocesamiento, ingeniería y diseño de redes.

**Cómo funciona**

1. Realice su pedido y comparta su conjunto de datos y el resumen del proyecto a través del chat del pedido.
2. Se lleva a cabo una discusión de alcance para confirmar la arquitectura, los objetivos y cualquier decisión de preprocesamiento.
3. La red se construye, entrena y valida con sus datos.
4. Los entregables se envían a través del gestor de pedidos junto con cualquier nota sobre los resultados.

**Para quién es esto**

Este servicio es ideal para científicos de datos que necesitan un modelo de referencia con calidad de producción, para investigadores que desean una implementación de PyTorch bien estructurada, y para empresas o desarrolladores que disponen de datos etiquetados y tienen definido un problema de predicción, pero necesitan la ayuda de expertos para construir el modelo correctamente.

**Por qué este vendedor**

Con sede en London, England, se trata de un servicio especializado en aprendizaje automático centrado en el aprendizaje profundo con PyTorch. Cada red se diseña teniendo en cuenta el uso de la GPU, y cada proyecto comienza con un debate sincero sobre sus datos, ya que el mejor modelo para su problema es aquel que se diseña en función de ellos.