{"id":180580,"date":"2025-06-26T07:30:00","date_gmt":"2025-06-26T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=180580"},"modified":"2025-06-20T11:32:16","modified_gmt":"2025-06-20T10:32:16","slug":"aprendizaje-profundo-con-tensorflow-playground","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/aprendizaje-profundo-con-tensorflow-playground","title":{"rendered":"Tensorflow Playground: Haciendo que el Aprendizaje Profundo sea f\u00e1cil"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"180580\" class=\"elementor elementor-180580\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-64c3360 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"64c3360\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f230b1d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f230b1d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><b>El deep learning fascina tanto como intimida. Entre ecuaciones, GPU y vocabulario esot\u00e9rico, podr\u00edas pensar que se necesita un doctorado en matem\u00e1ticas para entender su l\u00f3gica. Sin embargo, el principio es simple: aprender por el ejemplo. Para verlo con tus propios ojos \u2014 literalmente \u2014 nada supera a <\/b><a href=\"https:\/\/playground.tensorflow.org\/\"><b>TensorFlow Playground<\/b><\/a><b>.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-88dbe63 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"88dbe63\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta peque\u00f1a herramienta accesible en l\u00ednea permite manipular una red neuronal en tiempo real, observar las reacciones y, sobre todo, entender <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">c\u00f3mo<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> aprende. Unos minutos son suficientes para transformar una idea abstracta en una experiencia concreta.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-97f3ed4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"97f3ed4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-283a4e0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"283a4e0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">El deep learning en pocas l\u00edneas<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3d20390 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3d20390\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Desde hace una d\u00e9cada, el <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/deep-learning-definicion\"><span style=\"font-weight: 400;\">deep learning \u2014 o aprendizaje profundo<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> \u2014 domina el reconocimiento de im\u00e1genes, la traducci\u00f3n autom\u00e1tica y la s\u00edntesis de texto. La idea fundacional se remonta a los a\u00f1os 1950: imitar (rudimentariamente) el funcionamiento de las neuronas biol\u00f3gicas. Una <\/span><b>neurona artificial<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> recibe entradas num\u00e9ricas, las pondera, a\u00f1ade eventualmente un sesgo y aplica una funci\u00f3n de activaci\u00f3n. Alineadas en <\/span><b>capas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> sucesivas, estas neuronas transforman poco a poco los datos brutos en representaciones aptas para separar, predecir o generar.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfPor qu\u00e9 \u201cprofundo\u201d? Porque las redes modernas apilan decenas, incluso cientos de capas, cada una capturando una abstracci\u00f3n m\u00e1s sutil que la anterior: de aristas a patrones, de patrones a objetos, luego de objetos a la escena entera. Todo se entrena mediante un m\u00e9todo de optimizaci\u00f3n \u2014 a menudo el descenso de gradiente \u2014 que ajusta los pesos para minimizar un error medido en una muestra de ejemplos anotados.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1ee3e01 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"1ee3e01\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> M\u00e1s informaci\u00f3n sobre el aprendizaje profundo<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ad7062f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ad7062f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4bcd4e5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4bcd4e5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">TensorFlow Playground: un laboratorio en el navegador<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fd2f783 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fd2f783\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Abre <\/span><a href=\"https:\/\/playground.tensorflow.org\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">TensorFlow Playground<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> y, sin instalar nada, aparece una red m\u00ednima. A la izquierda, unos <\/span><b>puntos de colores<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> representan los datos; en el centro, unos <\/span><b>c\u00edrculos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (las neuronas) conectados por <\/span><b>flechas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (los pesos); a la derecha, los <\/span><b>hiper-par\u00e1metros<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> modificables con un simple clic: tasa de aprendizaje, funci\u00f3n de activaci\u00f3n, regularizaci\u00f3n, tama\u00f1o de lote, etc. Cuando se pulsa en <\/span><b>Train<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, cada iteraci\u00f3n actualiza la frontera de decisi\u00f3n en tiempo real.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3c23e31 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3c23e31\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1999\" height=\"1156\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/image1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180583\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/image1.webp 1999w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/image1-300x173.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/image1-1024x592.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/image1-768x444.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/image1-1536x888.webp 1536w\" sizes=\"(max-width: 1999px) 100vw, 1999px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-afc004d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"afc004d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfPor qu\u00e9 esta herramienta es tan poderosa para entender?<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Visualizaci\u00f3n instant\u00e1nea<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: la frontera evoluciona ante tus ojos, ilustrando el descenso de gradiente mucho mejor que un gr\u00e1fico est\u00e1tico.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><br \/><\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Seguridad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: no hay riesgo de borrar un disco o de quemar un GPU.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><br \/><\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>F\u00e1cil de compartir<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: todas las opciones est\u00e1n codificadas en la URL; basta con copiarla para compartir una configuraci\u00f3n exacta.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1868ff0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1868ff0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6117089 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6117089\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Anatom\u00eda de una red desde Playground<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e703b33 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"e703b33\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1920\" height=\"1080\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/image2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180584\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/image2.webp 1920w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/image2-300x169.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/image2-1024x576.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/image2-768x432.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/image2-1536x864.webp 1536w\" sizes=\"(max-width: 1920px) 100vw, 1920px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b0c697 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3b0c697\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">1. Los datasets<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-65fb837 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"65fb837\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Playground ofrece cuatro datasets sint\u00e9ticos: una nube <\/span><b>linealmente separable<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, dos juegos <\/span><b>no lineales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (c\u00edrculo y \u201clunas\u201d), y la ineludible <\/span><b>espiral<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> apodada \u201cel caracol\u201d. Estos datos bidimensionales son lo suficientemente simples para caber en un gr\u00e1fico, mientras que son suficientemente ricos para probar la potencia de una red profunda.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-da0d090 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"da0d090\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">2. Las caracter\u00edsticas (features)<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a55a623 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a55a623\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por defecto, solo las coordenadas <\/span><b>x<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> e <\/span><b>y<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> son usadas como entradas. Pero se pueden activar otras caracter\u00edsticas derivadas: <\/span><b>x\u00b2<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>y\u00b2<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>x\u00b7y<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>sin(x)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><b>sin(y)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Estas transformaciones permiten al modelo captar mejor patrones complejos. Por ejemplo, una nube en forma de c\u00edrculo se vuelve mucho m\u00e1s f\u00e1cil de separar si se a\u00f1ade <\/span><b>x\u00b2 + y\u00b2<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> como informaci\u00f3n: la frontera de decisi\u00f3n puede entonces volverse circular, incluso con una red simple.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-79640eb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"79640eb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">3. La arquitectura<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fb01dad elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fb01dad\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bajo los datos, un deslizador permite a\u00f1adir capas y ajustar el n\u00famero de neuronas. Una red <\/span><b>sin capa oculta<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> equivale a una regresi\u00f3n lineal: solo resuelve separaciones lineales. Con <\/span><b>una capa<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de tres neuronas, el modelo ya captura curvas. Tres capas de ocho neuronas vencen al dataset en espiral, mientras que aumentar la profundidad a\u00fan m\u00e1s expone al sobre-aprendizaje \u2014 de ah\u00ed la importancia de la regularizaci\u00f3n.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-63735bc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"63735bc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">4. Los hiper-par\u00e1metros<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c11d06b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c11d06b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La <\/span><b>tasa de aprendizaje<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> gobierna la magnitud de las actualizaciones: demasiado grande, la p\u00e9rdida oscila; demasiado peque\u00f1a, el modelo se estanca. Las <\/span><b>funciones de activaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> \u2014 ReLU, tanh, sigmoid \u2014 inyectan la no linealidad necesaria; ReLU converge a menudo m\u00e1s r\u00e1pido, tanh a veces se muestra m\u00e1s estable. La <\/span><b>regularizaci\u00f3n L2<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> a\u00f1ade una penalizaci\u00f3n sobre los pesos para impedir que la red memorice el ruido.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-940d346 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"940d346\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">5. Visualizar los resultados<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-845751a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"845751a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Una vez iniciado el entrenamiento, hay dos elementos a vigilar: la <\/span><b>frontera de decisi\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, que evoluciona visualmente en el plano, y la <\/span><b>curva de p\u00e9rdida<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en la esquina inferior derecha. La frontera muestra c\u00f3mo la red aprende a separar las clases; cuanto m\u00e1s se ajusta a la forma de los datos, mejor entiende el modelo. La curva de p\u00e9rdida, por su parte, indica si el error disminuye \u2014 una buena se\u00f1al de que el aprendizaje progresa.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-434b06a elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"434b06a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> Formaci\u00f3n para TensorFlow Playground<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0938e97 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0938e97\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-82d2fcf elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"82d2fcf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Dos desaf\u00edos a reproducir<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1736853 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1736853\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Todos los par\u00e1metros de los ejercicios a continuaci\u00f3n ya est\u00e1n codificados en los enlaces, solo hay que hacer clic para aterrizar en la configuraci\u00f3n descrita.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-638781e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"638781e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><u>Desaf\u00edo 1<\/u>: Primeros Pasos<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5bf84c5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5bf84c5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Enlace: <\/span><a href=\"https:\/\/playground.tensorflow.org\/#activation=tanh&amp;batchSize=10&amp;dataset=xor&amp;learningRate=0.03&amp;networkShape=2&amp;noise=0&amp;regularizationRate=0&amp;seed=0&amp;showTestData=false\"><span style=\"font-weight: 400;\">Desaf\u00edo &#8211; Primeros Pasos<\/span><\/a><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Inicia el entrenamiento: en pocos segundos, la frontera comienza a dibujar una separaci\u00f3n en dos zonas bien definidas. Luego intenta reducir la tasa de aprendizaje y observa c\u00f3mo el modelo aprende m\u00e1s lentamente. Cambia tambi\u00e9n la funci\u00f3n de activaci\u00f3n, por ejemplo, cambiando de <\/span><b>tanh<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> a <\/span><b>ReLU<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: la velocidad y la forma de convergencia pueden variar, incluso si la tarea sigue siendo simple. Es un buen primer ejercicio para familiarizarse con los par\u00e1metros sin perderse en la complejidad.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-51173ed elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"51173ed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><u>Desaf\u00edo 2<\/u>: Espiral<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-26bcb65 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"26bcb65\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Enlace: <\/span><a href=\"https:\/\/playground.tensorflow.org\/#activation=tanh&amp;batchSize=10&amp;dataset=spiral&amp;regDataset=reg-plane&amp;learningRate=0.03&amp;regularizationRate=0&amp;noise=20&amp;networkShape=4,2&amp;seed=0.17718&amp;showTestData=false&amp;x=true&amp;y=true\"><span style=\"font-weight: 400;\">Espiral<\/span><\/a><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En este segundo ejercicio, la red debe aprender a clasificar un conjunto de datos en forma de espiral \u2014 un patr\u00f3n conocido por ser dif\u00edcil. La configuraci\u00f3n de partida intencionalmente limitada (solo las features <\/span><b>x<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> e <\/span><b>y<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">) obliga a jugar con la arquitectura y los hiper-par\u00e1metros para tener \u00e9xito.<\/span><\/p><p><br \/><span style=\"font-weight: 400;\">Inicia el entrenamiento: la frontera es ca\u00f3tica al principio. Depende de ti encontrar una combinaci\u00f3n de capas, neuronas, funci\u00f3n de activaci\u00f3n, incluso regularizaci\u00f3n, que permita a la red seguir las curvas del patr\u00f3n. Es una buena manera de ver hasta qu\u00e9 punto la profundidad o un peque\u00f1o cambio de par\u00e1metro pueden hacer toda la diferencia.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dificultad extra: <\/span><b>prohibido a\u00f1adir caracter\u00edsticas derivadas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Todo debe pasar por la estructura del modelo.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-067edee elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"067edee\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1500\" height=\"850\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/image3.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180585\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/image3.webp 1500w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/image3-300x170.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/image3-1024x580.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/image3-768x435.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1500px) 100vw, 1500px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d7a7b9e elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"d7a7b9e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> Dominio del aprendizaje profundo con TensorFlow Playground<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d1d9aec e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d1d9aec\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-625ceba elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"625ceba\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Lo que se aprende del Playground<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c51abce elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c51abce\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ol><li><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unos diez minutos pasados en Playground bastan para extraer tres ense\u00f1anzas fundamentales:<\/span><\/p><ol><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>La red aprende ajustando<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> sus pesos para reducir el error; el descenso de gradiente no es m\u00e1s que un ciclo de ensayo y error automatizado.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><br \/><\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>La no linealidad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> \u2014 ya sea a trav\u00e9s de caracter\u00edsticas o activaciones \u2014 es indispensable en cuanto una l\u00ednea no es suficiente.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/><br \/><\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Los hiper-par\u00e1metros son cruciales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: una mala tasa de aprendizaje o una arquitectura sobredimensionada pueden arruinar el entrenamiento tan seguramente como un error en el c\u00f3digo.<\/span><\/li><\/ol><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bc65006 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"bc65006\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1b38c7d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1b38c7d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estas observaciones se aprecian, no se adivinan: la imagen en movimiento imprime en la mente lo que tres p\u00e1ginas de \u00e1lgebra resumen menos claramente.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">TensorFlow Playground no sirve para producir un modelo industrial, sino para <\/span><b>visualizar el n\u00facleo del deep learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: la transformaci\u00f3n progresiva de un espacio de datos bajo el impacto de un aprendizaje iterativo. Reduciendo el tema a puntos de colores y a unos cuantos botones, la herramienta pone la mec\u00e1nica al alcance de cualquiera que disponga de un navegador, de ah\u00ed, dar el paso hacia <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/keras-la-api-de-deep-learning\"><span style=\"font-weight: 400;\">Keras<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/pytorch-saber-todo-sobre-el-marco-de-trabajo-de-deep-learning-de-facebook\"><span style=\"font-weight: 400;\">PyTorch<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> se convierte en un simple cambio de interfaz. Entonces, abre la p\u00e1gina, juega unos minutos, ajusta un par\u00e1metro, observa el resultado y siente c\u00f3mo la teor\u00eda cobra vida. El aprendizaje autom\u00e1tico, por complejo que sea, siempre comienza con un primer clic en Train.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-85b84e4 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"85b84e4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"1707\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/middle-eastern-cybersecurity-professional-1-scaled-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180586\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/middle-eastern-cybersecurity-professional-1-scaled-1.webp 2560w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/middle-eastern-cybersecurity-professional-1-scaled-1-300x200.webp 300w, 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elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> Descubra nuestros cursos de formaci\u00f3n<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d3a1c17 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d3a1c17\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-35c78a6 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"35c78a6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": 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Entre ecuaciones, GPU y vocabulario esot\u00e9rico, podr\u00edas pensar que se necesita un doctorado en matem\u00e1ticas para entender su l\u00f3gica. Sin embargo, el principio es simple: aprender por el ejemplo. Para verlo con tus propios ojos \u2014 literalmente \u2014 nada supera a TensorFlow Playground. 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