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@juancamilozapataceballos500 Жыл бұрын
He visitado tu página y he leído todo lo que has estudiado y has hecho. Por otro lado, también sigo todos tus vídeos y son muy buenos. La verdad, luego de todo eso, siento que sos una gran inspiración y un ejemplo a seguir. Gracias por darnos una mano y mostrarnos una alternativa. Saludos.
@codificandobits Жыл бұрын
Wow Juan Camilo muchas gracias por tu comentario... Esto me motiva muchísimo a seguir generando este tipo de contenido. Un saludo!
@TheGreatAnnouncer Жыл бұрын
Exelente, había estado usando un modelo multivariado mutistep y no lo sabía. Es bueno conocer bien la teoría.
@codificandobits Жыл бұрын
:) :) saludos!
@mejia414 Жыл бұрын
esperando con ganas gracias
@neuralmimosa Жыл бұрын
magnifica presentación
@marcoantonionavarretecontr865 Жыл бұрын
Me encanta tu canal, me es de mucha ayuda para aprender
@codificandobits Жыл бұрын
Gracias por tu comentario, esto me motiva a seguir generando este tipo de contenido. Un saludo!
@camilochile Жыл бұрын
Buenísimo el video, quedo muy atento a los videos de las implementaciones, me interesa la multi-step
@codificandobits Жыл бұрын
Claro que sí Camilo, ya pronto vienen los demás videos de la serie. Un saludo!
@Johan-zs9xh4 ай бұрын
Gracias chamo
@juanbernal8105 Жыл бұрын
Animo, te seguimos.
@codificandobits Жыл бұрын
Gracias por tu comentario Juan. Un saludo!
@juanbernal8105 Жыл бұрын
@@codificandobits a tí, por compartir el contenido de forma precisa. Espero poder disponer de tiempo para aprender más.
@ezf3087 Жыл бұрын
Esperando el estreno 🎉🎉🎉
@marcosdavidsaavedra7642 Жыл бұрын
Muy interesante! Una pregunta, este tipo de modelos también son aplicables para estimar una señal utilizando múltiples covariables pero sin considerar datos pasados de la señal objetivo? Saludos!
@codificandobits Жыл бұрын
Hola! En principio sí podrías intentar predecir la variable objetivo sin incluirla a la entrada del modelo como covariable. Todo depende de tu set de datos. Habría que entrenarlo y compararlo con un modelo en donde uses la variable objetivo a la entrada, para ver cuál de los dos alcanza el mejor desempeño. Un saludo!
@marcosdavidsaavedra7642 Жыл бұрын
@@codificandobits Muchas gracias por tu respuesta!
@jesussuarez47167 ай бұрын
Buenas noches quisiera saber cuantos datos se necesitan para que se tenga una buena prediccion (FORECAST) y con cuantas epocas son necesarias para aplicar en LSTM MATLAB gracias
@alantrujillo2746 Жыл бұрын
Hola colegas, algún curso para predicciones temporales mediante Redes neuronales implementado en R project
@ernestosantiesteban6333 Жыл бұрын
Hay algo que no entiendo, no se supone que las redes transformers son la opción natural para este tipo de problemas? Por qué usar redes LSTM?
@codificandobits Жыл бұрын
No necesariamente las redes transformer son la opción natural. Aunque tienen una mayor capacidad de memoria de corto y largo plazo, son redes que contienen demasiados parámetros y que en ocasiones están sobredimensionadas para las necesidades que encontramos en el caso de predicciones con series de tiempo. Usualmente las series de tiempo son un tipo de dato de menor complejidad en comparación con, por ejemplo, el texto escrito (para el cual sí resultan ideales las redes transformer) y en parte por esto las Redes LSTM resultan adecuadas, pues no son modelos demasiado complejos, requieren menor tiempo de entrenamiento en comparación con las redes transformer y requieren menos recursos computacionales, lo que las hace ideales para predicciones casi en tiempo real. Un saludo!
@ernestosantiesteban6333 Жыл бұрын
@@codificandobits entiendo. Entonces uno debería primero porbar los modelos LSTM y solo probar con una red transformer si no alcanzo el performance necesario.