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    <title>DEV Community: Raul Revidiego</title>
    <description>The latest articles on DEV Community by Raul Revidiego (@raul_revidiego_2061b343b7).</description>
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      <title>La más potente de las herramientas de DeepLearning, Tensorflow</title>
      <dc:creator>Raul Revidiego</dc:creator>
      <pubDate>Sat, 16 May 2026 13:14:50 +0000</pubDate>
      <link>https://dev.to/evolve-space/la-mas-potente-de-las-herramientas-de-deeplearning-tensorflow-2pcp</link>
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      <description>&lt;p&gt;Tenía ganas de poner en practica mis conocimientos de redes neuronales y matemáticas en un proyecto real. Hace unos días Evolve nos propuso participar en un Talent Day con un proyectro a escoger de nuestro porfolio. La oportunidad se había presentado y aqui os cuento como desarrollé el proyecto.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;Lo primero a tener en cuenta es que desde 2022 tensoflow no da soporte a windows asi que tuve que usar WSL2 para simular una maquina ubuntu, creé un entorno aislado y le instalé python 3.12 y para que tensor tuviese un path a mis drivers de nvidia seguí este video:&lt;a href="https://www.youtube.com/watch?v=LHtNv-dq8I4&amp;amp;list=LL&amp;amp;index=2&amp;amp;t=1034s" rel="noopener noreferrer"&gt;https://www.youtube.com/watch?v=LHtNv-dq8I4&amp;amp;list=LL&amp;amp;index=2&amp;amp;t=1034s&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;Ahora que la caja de herramientas está lista es hora de escoger dataset. Escogí uno que la empresa Zalando nos proprciona de manera gratuita mediante mnist (&lt;a href="https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist" rel="noopener noreferrer"&gt;https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist&lt;/a&gt;), unas 70mil imangenes de 28*28 pixeles y una escala de grises encasillables en 9 categorías de prendas de ropa. &lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fzv5v3l9iu0a05udrnnqq.png" class="article-body-image-wrapper"&gt;&lt;img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fzv5v3l9iu0a05udrnnqq.png" alt=" " width="800" height="817"&gt;&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;Tras meditar que tipo de neuronas usar me decanté por CNN ((Convolutional Neural Network) o Red Neuronal Convolucional es un tipo de red neuronal diseñada específicamente para procesar datos con estructura de cuadrícula, como las imágenes, perfecta para este datset.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fn0pt3j8o828ds5n5rtq8.png" class="article-body-image-wrapper"&gt;&lt;img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fn0pt3j8o828ds5n5rtq8.png" alt=" " width="800" height="429"&gt;&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;Los resultados tras 30 vueltas son sorprendentes, entre un 93 y 95% de accuracy. Aqui os dejo la matriz de confusión y el link al repositorio en github para que podais explorar a fondo el proyecto: &lt;a href="https://github.com/raulrevidiego/Clasificador-Zalando/tree/main" rel="noopener noreferrer"&gt;https://github.com/raulrevidiego/Clasificador-Zalando/tree/main&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Froxoke85g50cr6dfeynn.png" class="article-body-image-wrapper"&gt;&lt;img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Froxoke85g50cr6dfeynn.png" alt=" " width="800" height="651"&gt;&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;

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      <category>ai</category>
      <category>tensorflow</category>
      <category>zalando</category>
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