Planificación Y Diseño De Arquitecturas De Redes Neuronales

1. Sustituye los campos entre corchetes por la información específica de tu problema y datos.
2. Define claramente las entradas y salidas para obtener sugerencias precisas.
3. Indica los objetivos de rendimiento y restricciones para guiar al modelo hacia soluciones realistas.
4. Revisa la arquitectura propuesta y ajusta tamaños de capas, funciones de activación y estrategias de optimización según sea necesario.
5. Itera varias veces si la primera propuesta no cumple completamente con tus necesidades.
6. Evita términos ambiguos como “alto rendimiento” sin métricas concretas; los objetivos claros producen mejores resultados.

Desarrollo de CNNs para clasificación de imágenes
Planificación de redes LSTM para predicción de series temporales
Diseño de modelos Transformer para procesamiento de lenguaje natural
Creación de modelos de regresión para datos tabulares
Optimización de redes neuronales bajo restricciones de hardware
Prototipado rápido de modelos personalizados para investigación
Evaluación de distintas opciones de arquitectura para escalabilidad
Asesoramiento en selección de capas y configuración de hiperparámetros

Especifica claramente la forma y tipo de los datos para obtener recomendaciones precisas.
Incluye restricciones de memoria y latencia para asegurar arquitecturas viables.
Solicita alternativas o comparaciones para explorar compensaciones de diseño.
Usa el output como guía y valida con pruebas pequeñas antes del entrenamiento completo.
Itera con diferentes objetivos de rendimiento para observar cómo afectan a la arquitectura.