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cayetanoguerra · Jan 29, 2024 · d7dce62 · d7dce62
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commit d7dce62
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diff --git a/.DS_Store b/.DS_Store
diff --git a/Adevinta-NLP/.DS_Store b/Adevinta-NLP/.DS_Store
diff --git a/Adevinta-NLP/PyTorch/Pytorch Tutorial 02.ipynb b/Adevinta-NLP/PyTorch/Pytorch Tutorial 02.ipynb
@@ -18,7 +18,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## Autograd: Diferenciación automática\n",
+    "## Autograd: Derivación automática\n",
     "\n",
     "La **derivación automática** es la pieza clave del proceso de aprendizaje de cualquier red neuronal. Con PyTorch podemos construir cualquier función (modelo) que necesitemos basada en operaciones sobre tensores. Además del modelo añadiremos una **función de pérdida** por la que podremos descender por el gradiente con el fin de aproximarnos a algún mínimo. PyTorch nos ofrece la posibilidad de generar automáticamente estos gradientes (vectores de descenso).\n",
     "\n",

diff --git a/Adevinta-NLP/PyTorch/Pytorch Tutorial 04.ipynb b/Adevinta-NLP/PyTorch/Pytorch Tutorial 04.ipynb
diff --git a/Adevinta-NLP/PyTorch/Pytorch Tutorial 05.ipynb b/Adevinta-NLP/PyTorch/Pytorch Tutorial 05.ipynb
diff --git a/Adevinta-NLP/Tema-01/.DS_Store b/Adevinta-NLP/Tema-01/.DS_Store
diff --git a/Adevinta-NLP/Tema-01/nb01.ipynb b/Adevinta-NLP/Tema-01/nb01.ipynb
diff --git a/Adevinta-NLP/Tema-01/nb03.ipynb b/Adevinta-NLP/Tema-01/nb03.ipynb
diff --git a/Adevinta-NLP/Tema-01/nb04.ipynb b/Adevinta-NLP/Tema-01/nb04.ipynb
diff --git a/Adevinta-NLP/imgs/.DS_Store b/Adevinta-NLP/imgs/.DS_Store
diff --git a/Adevinta-NLP/imgs/iris.png b/Adevinta-NLP/imgs/iris.png