Los mejores cursos sobre TensorFlow y PyTorch
En este artículo, revisaremos y proporcionaremos una lista de los mejores cursos online para aprender a utilizar estos populares marcos de aprendizaje profundo. Estos cursos son perfectos tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados que buscan mejorar su dominio de PyTorch o TensorFlow.
Intro
TensorFlow y PyTorch son dos populares marcos de aprendizaje profundo, y ambos tienen sus propios puntos fuertes y débiles. TensorFlow está ampliamente adoptado y cuenta con una gran comunidad, mientras que PyTorch ha ido creciendo en popularidad y es conocido por su facilidad de uso y flexibilidad.
Si comparas la popularidad de los dos marcos, ahora es de 2:1 (antes era de 3:1) en términos de frecuencia de búsqueda, anuncios de trabajo, número de preguntas, etc. En resumen, mientras que la TF sigue siendo una opción muy segura, la PT está ganando popularidad rápidamente.
En última instancia, la elección entre ambas dependerá de las necesidades y preferencias específicas del usuario o desarrollador. También es importante tener en cuenta que ambos marcos se desarrollan y mejoran continuamente, por lo que merece la pena estar atento a las nuevas actualizaciones y características para ver si se ajustan a los requisitos de tu proyecto.
Tendencias
TensorFlow vs PyTorch Preguntas Tendencias en StackOverflow
Fuente: https://insights.stackoverflow.com/trends?tags=pytorch%2Ctensorflow
Considera
Recomiendo tener en cuenta lo siguiente a la hora de elegir entre PyTorch y TensorFlow:
Facilidad de uso: PyTorch es conocido por su API fácil de usar y su gráfico computacional dinámico, que permite más flexibilidad y experimentación. TensorFlow, en cambio, tiene una API más compleja y requiere más código repetitivo.
Soporte comunitario: TensorFlow tiene una comunidad más grande y establecida, lo que significa más recursos y una gama más amplia de modelos preentrenados disponibles. PyTorch es todavía relativamente nuevo, pero su comunidad está creciendo rápidamente.
Rendimiento: Ambos marcos están muy optimizados y rinden bien, pero TensorFlow se considera generalmente más eficiente para despliegues de producción a gran escala. PyTorch es más adecuado para la investigación y la creación de prototipos.
Características: TensorFlow tiene una gama más amplia de características, incluyendo el entrenamiento distribuido y el despliegue móvil. PyTorch ha añadido recientemente soporte para el despliegue móvil y se centra más en la investigación y la experimentación.
Desarrollo: TensorFlow tiene un ciclo de desarrollo más maduro y suele publicarse en una versión estable. El desarrollo de PyTorch es más experimental, y se publican actualizaciones y funciones con más frecuencia.
En última instancia, la mejor elección dependerá de las necesidades específicas de tu proyecto, pero merece la pena probar ambos marcos y ver cuál funciona mejor para ti.
Si necesitas más ayuda para elegir entre ellos, consulta este completo artículo: PyTorch vs TensorFlow for Your Python Deep Learning Project.
Cursos
Para mejorar la destreza en el uso de PyTorch o TensorFlow, hacer un curso en línea puede ser una forma estupenda de adquirir experiencia práctica y aprender de expertos en la materia. Algunos cursos en línea populares que cubren el aprendizaje profundo con PyTorch o TensorFlow incluyen:
Los 5 mejores cursos sobre PyTorch:
| Curso | Estrellas | Valoraciones | Estudiantes |
|---|---|---|---|
| PyTorch for Deep Learning with Python | 4.6 🎖️ | 3,750 | 24,613 |
| PyTorch for Deep Learning and CVision | 4.6 🎖️ | 1,849 | 11,640 |
| Deep understanding of Deep Learning | 4.8 🎖️ | 1,509 | 14,015 |
| PyTorch: Deep Learning and AI | 4.7 🎖️ | 1,589 | 6,820 |
| Practical Deep Learning with PyTorch | 4.1 🎖️ | 1,679 | 6,613 |
Los 5 mejores cursos sobre TensorFlow:
| Curso | Estrellas | Valoraciones | Estudiantes |
|---|---|---|---|
| ML, DS and Deep Learning with Python | 4.5 🎖️ | 28,380 | 171,805 |
| Guide to TensorFlow for DL with Python | 4.3 🎖️ | 16,592 | 93,585 |
| Tensorflow 2.0: Deep Learning and AI | 4.7 🎖️ | 8,489 | 41,373 |
| Complete Tensorflow DL Bootcamp | 4.7 🎖️ | 6,953 | 42,304 |
| TensorFlow Developer Certificate in 2023 | 4.7 🎖️ | 6,041 | 45,413 |
Vale la pena señalar que éstos no son los únicos recursos disponibles, y que hay muchos otros cursos y tutoriales estupendos en Internet. Es importante encontrar el que mejor se adapte a tus necesidades y estilo de aprendizaje.
Por ejemplo, fast.ai Practical Deep Learning for Coders tiene vídeos estupendos y una comunidad de apoyo. Es especialmente útil si quieres aprender PyTorch. Y, por supuesto, tanto el sitio oficial de TensorFlow como el de PyTorch tienen también magníficos tutoriales y guías.
Además, existen otros recursos como GitHub, StackOverflow y foros donde puedes encontrar información valiosa y ayuda para solucionar los problemas que te puedas encontrar, mientras aprendes a utilizar PyTorch y/o TensorFlow, o realizas proyectos reales.
Más cursos
Si estás interesado en aprender o refrescar tus conocimientos de Ciencia de Datos y/o Python en general antes de pasar a temas específicos de Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo, Visión por Computador, Redes Neuronales e Inteligencia Artificial, merece la pena echar un vistazo a estos cursos 👇
Videoconferencias:
- Learning Python 3 Programming for the Absolute Beginner
- Statistics & Mathematics for Data Science & Data Analytics
- Learn Data structures & Algorithms using Python
- R Programming : Data Analysis and Visualisations using R
- Prerequisites to Machine Learning: A Beginners Guide
- Python Data Analysis with Pandas
- Data Visualization with Python and Power BI
- Practical Data Science using Python
- Python Machine Learning & Data Science for Dummies
Este curso incluye dos libros electrónicos:
- Practitioner’s Guide to Data Science
- Data Science and Machine Learning Interview Questions Using R
Enlace al curso:
Videoconferencias:
- Prerequisites to Machine Learning: A Beginners Guide
- Practical Machine Learning using Python
- Pandas for Data Analysis in Python
- Data Science Prerequisites: The Numpy Stack in Python
- NumPy for Data Science and Machine Learning in Python
- Learn Data Analysis From Scratch
- R for Data Science (Crash Course)
- Python and Analytics for Data Science
- Data Visualization with Python and Power BI
- Build An Audio Video Player With Python And Tkinter
- Machine Learning A-Z with Python with Project (Beginner)
- Geospatial Data Science: Statistics and Machine Learning
- Learn Data Science and Machine Learning on Microsoft Azure
- Build a Data Science web app using Streamlit
- Deep Learning for Computer Vision with Tensorflow 2 - 2022
- Linear Regression Analysis in R - Machine Learning Basics
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- Artificial Intelligence Projects: Project Based Learning
- 12 Real World CaseStudies for Machine Learning
- Acing the Machine Learning Engineering Interview
Este curso incluye dos libros electrónicos:
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Enlace al curso:
Videoconferencias:
- Practical Machine Learning using Python
- Hands-on Deep Learning Training
- Machine Learning with R
- 12 Real World CaseStudies for Machine Learning
- Artificial Intelligence Projects: Project Based Learning
- Acing the Machine Learning Engineering Interview
Este curso incluye un libro electrónico:
- Artificial Intelligence with Python
Enlace al curso:
Videoconferencias:
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- Machine Learning with Python (beginner to guru)
- Pandas Crash Course for begineers : Numpy + Pandas + Matplotlib
- Deep Learning with Python for Image Classification
- Python Interview Questions & Answers
Este curso incluye dos libros electrónicos:
- Python Tutorial
- Building Machine Learning Systems Using Python
Enlace al curso:
Videoconferencias:
- Fundamentals of DevOps
- Docker for DevOps
- DevOps Project: DevOps CI/CD Pipeline with Jenkins Ansible Docker Kubernetes on AWS
- DevOps on Cloud- IBM Bluemix, Microsoft Azure and AWS
- Containers on AWS: Amazon ECS, EKS, Fargate - AWS DEVOPS
- Learn Ansible automation in 70+ examples & practical lessons
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- DevOps Projects | 20 Real Time DevOps Projects
Este curso incluye un libro electrónico:
- Jenkins Tutorial
Enlace al curso:
Práctica
También es importante practicar y trabajar en proyectos del mundo real para adquirir experiencia práctica y consolidar tu comprensión de los marcos de trabajo.
¡Mucha suerte!
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