Programación para Deep Learning =============================== Introducción ------------ Cuando se trata del procesamiento de datos no estructurados, las estructuras de datos con las que trabajaremos serán en general vectores altamente dimensionales. Esto quiere decir que dejaremos de trabajar con matrices de 2 dimensiones para trabajar en espacios más grandes. Estos espacios más grandes pueden hacer que nuestra intuición no funcione como esperamos o que escape a lo que podemos graficar y ver. Por este motivo veremos una pequeña introducción al concepto de :ref:`/intro/tensors.ipynb` y como podemos manipularlos. Esto nos será muy util cuando empecemos a trabajar con datos no estructurados. Adicionalmente, la mayoría de los modelos que trabajaremos estarán basados en las técnicas de aprendizaje profundo. Esto se debe a que nuestros datos son altamente dimensionales y por lo tanto se benefician mucho de estructuras más complejas de aprendizaje. Veremos aquí entonces una pequeña introducción a los frameworks de Deep Learning más comunes, `TensorFlow` y `PyTorch` en la sección :ref:`/intro/frameworks.ipynb` .. toctree:: :maxdepth: 1 :caption: En esta sección veremos Introducción a tensores Frameworks para Deep Learning