Tutorial: SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES SATELITALES con Redes Convolucionales (U-Net)

🔥🔥Academia Online: https://codificandobits.com 🔥🔥 🔥🔥Asesorías y formación personalizada: https://www.codificandobits.com/servi... 🔥🔥 En este tutorial veremos cómo crear, entrenar y poner a prueba una Red Convolucional, conocida como U-Net, para segmentar imágenes satelitales y haciendo uso de la librería TensorFlow/Keras. Enlace al notebook: https://drive.google.com/drive/folder... Enlace al set de datos: https://drive.google.com/drive/folder... Contenido: 00:00 Introducción 00:48 Academia online 01:06 Organización del tutorial 01:53 ¿Qué es la segmentación? 04:26 Aplicaciones de la segmentación 06:26 El problema a resolver y funcionamiento de U-Net 11:16 El set de datos 36:11 Creación y entrenamiento de U-Net 52:42 Segmentación con el modelo entrenado 01:05:04 Conclusión 🔴 ** VISITA WWW.CODIFICANDOBITS.COM ** En el sitio web encontrarás la Academia Online con cursos, proyectos y tutoriales que te ayudarán a construir tu carrera en Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos y Machine Learning. 🔴 ** VIDEOS RELACIONADOS ** 🎥 Regresión multiclase y la función Softmax:    • ¿Qué es la REGRESIÓN MULTICLASE?   🎥 ¿Qué es el "overfitting" o sobre-ajuste?:    • ¿Cómo combatir el Overfitting en el Machin...   🔴 ** ÚNETE A CODIFICANDO BITS Y SÍGUEME EN MIS REDES SOCIALES ** ✅ Sitio web: https://www.codificandobits.com ✅ Suscríbete: https://www.youtube.com/c/codificando... ✅ Facebook:   / codificandobits   🔴 ** ACERCA DE MÍ ** Soy Miguel Sotaquirá, el creador de Codificando Bits. Tengo formación como Ingeniero Electrónico, y un Doctorado en Bioingeniería, y desde el año 2017 me he convertido en un apasionado por el Machine Learning y el Data Science, y en la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido y a brindar asesoría a personas y empresas sobre estos temas. 🔴 ** ACERCA DE CODIFICANDO BITS ** El objetivo de Codificando Bits es inspirar y difundir el conocimiento en las áreas de Machine Learning, Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos. #machinelearning