Hola ¿Cuál es su correo electrónico? Me gustaría contactarle. Un saludo!!

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}

Buenas Pepe, muy buen video pero me surge una duda, al final, en el minuto 20:59 terminas diciendo que dL/dz = Y'k - Y No veo porque dices que k=i, al final z es un vector y mi intuición me dice que dL/dz sería Y'k - Y para k=i y para el resto de casos Y'i quedando así el vector dL/dz = (Y'1, ... , Y'k - Y, ..., Y'n) se entiende mi punto? Si no es así te agradecería si me lo aclarases, un saludo 👍

es hermosa

Excelente video, total apoyo.

Muchas gracias por el video. ¡Tus explicaciones valen oro!

Excelente - Gracias por compartir conocimiento.

Muchas gracias por estos videos

Gracias crack!!

Justo esto me ayudará en mi proyecto. Muchas gracias. Si tuvieras algo de Aprendizaje incremental sería cool. Mi proyecto es detección y seguimiento de objetos. Saludos.

Gracias 🫶🏻🤘🏻🤘🏻

gran video

Normalmente no veo canales en español explicando conceptos de Deep Learning. Pero que bueno eres explicando! Te agradezco mucho por tu trabajo, keep it up!

excelente video! acalara muchas cosas que estoy estudiadno actualmente

Excelente!

Excelente video!

Hola, una pregunta, como colocaste el tema oscuro en tu jupyter notebook?

Una consulta en Windows se puede tambien instalar Tensoflow y Pytorch con soporte CUDA ?

No logro seguir desde el minuto 15 porque los shapes no dan, ese 32*32*3 no resulta, hay que poner 150528.

Buen día profesor, casi al final del video en donde tiene que modificar la matriz de pos_embed_matrix aplica un unsqueeze en dimensión 0 y después aplica un transpose entre la dimensión 0 y 1, creo que este transpose no es necesario ya que siguiendo todo su video con el haber agregado la dimensión 0 me daba shape de (1, seq_len, d_model) esto empata con la dimensión que trae el modelo de batch_size, seq_len, d_model

Hola, gracias por el video 🙏. Tengo una duda: en el PositionalEmbedding, parece que en el div_term solo se está considerando la mitad de los elementos i de cada embedding, en lugar de separar correctamente los índices pares e impares como debería ser. Por ejemplo, si tomamos d_model = 4, los valores de i para el seno deberían ser (0, 2) y para el coseno (1, 3). Sin embargo, actualmente, al hacer un arange de 0 a d_model = 4 con un paso de 2, los valores de 2i resultantes son (0, 2), y se utilizan tanto para el seno como para el coseno.

Saludos Pepe. Muy claros y didacticos tus videos, sigo aprendiendo mas sobre este fascinante tema, ya que será mi tesis de trabajo de Maestria.

Muy buen video! hay te llevas mi like y sub

😊 ¿ porqué skipgram y no c-bow? Solo es una inquietud @Pepe