Видео

En 2024 aún tus video sigue siendo uno de los mejores y que mejor explica las redes neuronales. Gracias, porque no solo enseñar sino que insertas el gusto por este tema en cada lección.

como puedo evitar el sobre ajuste del modelo?

Todo pa el cv.

2024 y tu video sigue motivando a personas adentrarse al mundo de las redes neuronales. Gracias

Muchas gracias por el vídeo. Se nota preocupación por tu parte por entender todo y transmitirlo. Buen profe, seguro.

Muy bueno!!

Muy facil de entender! muchas gracias!

Me encantan... mil gracias!

Gracias!! sumamente util y claro :)

Loco, te amo <3

Por casualidad encontré este canal y me ha sido de mucha utilidad para entender desde los fundamentos las redes neuronales. Has hecho un gran trabajo en este canal es de los mas completos y que abordan los temas con mayor profundidad. Muchas gracias por compartir

explicas de la mierda

Sos un crack, muy buena explicación. Gracias.

Profe, es que no hace falta pedir que nos suscribamos a su canal cuando la calidad de los videos es tan buena como los suyos. Excelente edición, dicción, gráficos, pizarrón digital, etc. Mil gracias de verdad por tanta dedicación y cuidados en el material. Estoy muy contento con su materia!

Gokú, eres tu?

Cracks, alguien presta servicios en el desarrollo de modelo LTSM, como detección de personas peleando....

Gracias, estaba buscando algo como esto, gracias Ídolo

Hola Pepe, esto lo subes algun githup o control de versiones o para seguirlo debo hacerlo desde cero? slds.

Me da un error en el final por la función def build_graph

Hola Pepe, excelente video y explicación!. Gracias! Tengo una pregunta : Cuando programas una capa de una RNN o LSTM usando Keras, tienes que especificar el número de elementos, que no necesariamente tienen que tener el mismo tamaño que los datos de entrada. Si yo quiero aprender seis secuencias en paralelo para las cuáles tengo digamos 30 instantes de tiempo anteriores, tengo como entrada una matriz de 30*6, como es posible entonces crear una red en la que mi primera capa RNN tiene por ejemplo 50 elementos? No sé si me explico bien ...😅. O dicho de otra manera, si tengo una secuencia de por ejemplo 30 instantes temporales, mi primera capa de de RNN no debería de ser de 30 elementos? Muchas gracias!

Buen video, pero es importante puntualizar que la mayoría de los algoritmos de word embeddings son probabilísticos y, por lo tanto, inherentemente incapaces de producir los mismos resultados en experimentos repetidos, a menos que sus procesos aleatorios se hagan deterministas, lo cual, sin embargo, puede distorsionar los resultados experimentales .

Excelente Pepe, gracias por ilustrarnos.

¡Gracias por el video sobre la búsqueda A*! Siempre me ha fascinado cómo los algoritmos optimizan procesos complejos. Por cierto, me he metido en programación y encontré cursos en CodigoHeroe, todo en español, ¡genial!

Muy buenos los 3 videos de la serie

mucho tiempo tipeando y poco explicando 😮‍💨

La verdad que no es muy didáctico el video.

Hola, correr bien si monto linux ubuntu 24.04 en vez de tener qindows11 en una laptop gamer hp victus R7 con NVIDIA GeForce RTX 3050 ¿?

Hola Pepe !! Muchas gracias por tus vídeos, la verdad es que son una joya. Tengo una pregunta.. cuando en Keras por ejemplo creo una RNN o una LSTM y establezco el número de neuronas en esa capa, ¿Lo que realmente estoy estableciendo es el número de timesteps hacia atrás con los que actualizar los pesos W con el gradiente ?

Gracias por compartir este video! Este canal se merece tener muchas más visitas, el contenido es de muy buena calidad y tus explicaciones son muy claras y didácticas!

Que increible persona eres! Gracias por tanta inspiracion!

Cómo eliges el bias?

Gracias Pepe por estos videos

si ya se sabia que SD tenia costo de 8 porque retrocer a explorar SC con 9 ? no se supone que siempre se elije el mejor f (menor costo)? me mareó esa parte, ya que incluso luego de explorar SC, regresas a SDE

Esta super chido que de manera más didactica a través de ejemplos visuales complementes los conceptos Doc.., como siempre super bien explicado e interesante ... ¡thanks for the effort in explaining! ✌🏻

Gracias por su trabajo profesor Cantoral Alumno MNA

Excelente explicación profesor. Saludos.

Muy buena explicación, gracias por compartir.

Super bien explicado Master!!! 🫡

Grande crack

Después de varios intentos fallidos, instale Ubuntu en la primera opción, con los drivers nvidia, en la instalación lo conecte a la Red para que hiciera la instalación con las actualizaciones, después actualice Ubuntu, soluciones el problema de snap store con la actualización, y cuando estaba todo actualizado, instale lambdalabs, y se instalo sin problemas, desactive las actualizaciones automáticas, y a esperar que se mantenga, si alguien a instalado nvidia flux con lambdalabs, se agradecería me dijera como, por cierto, gracias por el video, fue de mucha ayuda, llevaba meses con esta tarea, 😂

Profesor, una pregunta, como se inicializan (o con qué valores) se inicializa el vector de bias (b)? Son random al igual que W? y en el layer 2... los b2 cómo son calculados? son diferentes del b1?

Soy estudiante de IA me recomiendas instalar aun: Install Lambda Stack ? para mis practicas de la escuela? justo a Ubuntu 22.04? me refiero mas que nada para no tener problemas de que no agarra algo o hay que instalar tal cosa o asi

10/10 estos videos

un heroe

Buen video pero no entendí. Tendré que volverlo a ver.

vengo tarde

Excelente video, pero seria suoer excelente si nos compartieras ese código!

gracias por este video estoy leyendo(siguiendo) el libro Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow y me imaginaba algo así pero nada como que alguien que sabe te lo destripe y mejor aun en tu idioma, de verdad que buen video ya me quedo muy claro.

Excelente video profe!

Muchas gracias, este fue el video con el que me quedo claro el lema del bombeo}