Descenso de Gradiente. Cómo Aprenden las Redes Neuronales | Aprendizaje Profundo. Capítulo 2

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➡️ Traducción y doblaje de la serie Aprendizaje Profundo a cargo de:
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Este es es video que ha sido traducido: • Gradient descent, how ...
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*Nota: todos los enlaces y recomendaciones a continuación están en inglés.
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Para aquellos que quieran aprender más, les recomiendo el libro de Michael Nielsen que presenta las redes neuronales y el aprendizaje profundo. Enlace al libro: goo.gl/Zmczdy
Hay dos cosas interesantes sobre este libro. Primero, está disponible de forma gratuita, así que considera hacer una donación, pues es la manera de Nielsen de obtener algo de su libro. Y segundo, se centra en recorrer algunos códigos y datos que puedes descargar tú mismo, y que cubre el mismo ejemplo que presento en este video. ¡Bien por el aprendizaje activo!
github.com/mni....
También recomiendo encarecidamente el blog de Chris Olah: colah.github.io/
MNIST database (base de datos):
yann.lecun.com/...
Para ver más videos, Welch Labs también tiene una serie excelente sobre aprendizaje automático:
• Learning To See [Part ...
• Neural Networks Demyst...
Para aquellos de ustedes que buscan profundizar aún más, consulten el texto "Aprendizaje Profundo" de Goodfellow, Bengio y Courville.
Además, la publicación Distill es absolutamente hermosa: distill.pub/
Gracias a Lisha Li (@lishali88) por su contribución. Estos son los enlaces a la publicaciones que mencionó:
arxiv.org/abs/...
arxiv.org/abs/...
arxiv.org/abs/...
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Animaciones realizadas en gran parte con manim, una biblioteca de Python de código abierto. github.com/3b1...
Si deseas usarla, me siento obligado a advertirte que no es la herramienta mejor documentada y que tiene muchas otras peculiaridades que podrías esperar de una biblioteca que alguien escribió con solo su propio uso en mente.
Música de Vincent Rubinetti.
vincerubinetti....
En Spotify:
open.spotify.c....

[@germancastiblancom]

Es muy difícil encontrar un profesor que realmente tenga la estructura conceptual muy bien cimentada sobre lo que enseña, aun es complicado encontrar un buen didáctica. Pero tu Compadre la sacaste del estadio . Que excelente forma de enseñar. Felicitaciones.

[@Santiago-zx7pi]

Qué explicación tan buena, muchas gracias!

[@alevillalva1772]

Gracias

[@Gamma3]

Lo que ayuda este video no tiene nombre. Sos un genio

[@3blue1brownespanol]

📢📢📢 Si este video te ha resultado útil, ayuda a compartir el canal para que crezca y pueda llegar a más personas. Comparte este video (o los otros de Álgebra Lineal, Fourier, Pitágoras, etc.) en tus redes sociales, con tus amigos y compañeros de trabajo/escuela. 🔔 EDIT: ¡¡Ya está disponible toda la serie de 4 capítulos de Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales! Enlace: bit.ly/2H05ryI

[@willyramirez1726]

Por favor no abandones este proyecto, podremos ser pocos por ahora, pero apreciamos muchísimo tu trabajo de 3blue1brown en español.

[@marcelopau2325]

Por favor, no pares nunca !!!! Que este canal , es que es Inevitable que crezca, la calidad de este canal es sublime, original y súper esclarecedor

[@angelreyessanchez3149]

Excelente! No sé si sea el único, pero siento que la explicación en ambos idiomas (español e inglés) al ser muy 'suave' la tonalidad me provoca cierta somnolencia. Pero todo lo demás muy bien. Una explicación muy ilustrativa, sobre todo para los que tenemos cierta familiaridad con la matemática.

[@lorenzoantoniodeleon8002]

Muchísimas gracias por traducirlo, me cuesta un poco seguir el hilo en el canal en inglés, pero así es mucho más fácil. Se los agradezco un montón!

[@hugoespinosa1356]

Muchas gracias por el vídeo en español. ¡Sigan así, por favor!

[@rodrigoe4201]

La mejor explicacion de redes multicapas y su algoritmo I have ever seen!!! Asi me lo agende en mi whatsaap. Muchisimas gracias!!!!

[@David-sk6ho]

Excelente aporte , gracias!

[@dentar5233]

genial gracias! !!

[@lenin4299]

Gracias. Son lo máximo!!!

[@danielcrist3124]

Qué hermosos videos y animaciones que hacen!! Pero mejor aún, es la claridad de sus explicaciones!! Muchas gracias!!

[@katy29vc]

Excelente!!!

[@netervazquez4138]

¿Se podría usar calculo variacional y componentes analógicos para minimizar las función de costos?

[@ramses1069]

gracias por el video

[@alanminero6258]

Excelente material! Felicidades!

[@aeonsalgado4329]

Muy buen video!

[@jacsonferneycardenastorres9029]

Amigo excelente contenido, literalmente logre entender con mas lucidez todo un semestre de IA de CNN en este video, la verdad me gustaría saber si, ¿existe algún libro o articulo en donde se encuentren dichas formulas?, o en otras palabras me podrías facilitar el nombre de alguna referencia bibliográfica, para poderlas referenciar en mi tesis. La verdad no encuentro algún contenido bibliográfico que las explique como en este video.

[@jesusernestomontes5869]

¡Hola! En la descripción de este video vienen algunas fuentes que podrían servirte. Te copio y pego aquí el mensaje: Para aquellos que quieran aprender más, les recomiendo el libro de Michael Nielsen que presenta las redes neuronales y el aprendizaje profundo. Enlace al libro: goo.gl/Zmczdy Hay dos cosas interesantes sobre este libro. Primero, está disponible de forma gratuita, así que considera hacer una donación, pues es la manera de Nielsen de obtener algo de su libro. Y segundo, se centra en recorrer algunos códigos y datos que puedes descargar tú mismo, y que cubre el mismo ejemplo que presento en este video. ¡Bien por el aprendizaje activo! github.com/mnielsen/neural-ne... También recomiendo encarecidamente el blog de Chris Olah: colah.github.io/ MNIST database (base de datos): yann.lecun.com/exdb/mnist/ Para ver más videos, Welch Labs también tiene una serie excelente sobre aprendizaje automático: kzbin.info/www/bejne/n2mnamN6oKh_nqs kzbin.info/www/bejne/mKnIY4dji52LiNU Para aquellos de ustedes que buscan profundizar *aún* más, consulten el texto "Aprendizaje Profundo" de Goodfellow, Bengio y Courville. Además, la publicación Distill es absolutamente hermosa: distill.pub/ Gracias a Lisha Li (@lishali88) por su contribución. Estos son los enlaces a la publicaciones que mencionó: arxiv.org/abs/1611.03530 arxiv.org/abs/1706.05394 arxiv.org/abs/1412.0233

[@jacsonferneycardenastorres9029]

@@jesusernestomontes5869 de antemano muchas gracias, considero que me será bastante útil la información.

[@coffeedude]

Cuando aprendí acerca del descenso de gradiente mi carrera matemática se fue cuesta abajo

[@irvinhallpafarfanyucsimoq7535]

Por qué?

[@coffeedude]

@@irvinhallpafarfanyucsimoq7535 Pensalo...

[@saml.647]

también tengo esa duda, por qué?, porque te llamó más la atención la ciencia de datos?

[@saml.647]

Ahh, espera, es un chiste no?, jajaja

[@ZequerVirus]

​@@saml.647 un año tarde pero supongo que es el chiste, ya que el descenso de gradiente minimiza o (lleva para abajo)

[@christiantoledo538]

Hola muy bueno el video excelente explicación 👍. Que programa usas para hacer las animaciones ?

[@alejandrorn6582]

una libreria de python, no recuerdo el nombre pero la menciona en los videos de algebra lineal

[@markos8401]

3:50 😆😆

[@rodolfop4047]

0:38 me parece que es "hola mundo"

[@Elesvan20]

Que sucede si la función no es derivable? En caso de no haber una pendiente qué se pueda calcular?

[@irvinhallpafarfanyucsimoq7535]

Pregúntale a chat GPT

[@Elesvan20]

@@irvinhallpafarfanyucsimoq7535 ya me gradué de la universidad 😂🙌🏼

[@julenrayleivasuarez5122]

Alguien me podría ayudar con mi duda? en el video primero dice que el costo es la suma de las diferencias de el valor obtenido con el valor esperado, pero luego dice que la funcion de costo toma como entrada todos los pesos y sesgos y devuelve el costo, por qué?

[@julenrayleivasuarez5122]

Creo que ya entendí, pero si alguien responde igual estaría bueno para ver si estoy en lo correcto

[@DIGITALPEPacksyCursos]

Cuando dijiste que es una IA de 1980 me sorprendió

[@magnorejanorojas9317]

vine buscando cobre y encontré oro de la mas alta pureza

[@ikerkamiruaga5202]

Hay cosas que no tienen sentido. Minuto 4:25 aprox. Estas utilizando una funcion de coste correspondiente al error cuadratico medio, siendo este un problema de clasificacion y no de regresion. Deberias utilizar funciones de coste como la entropia cruzada o la funcion Hinge.

[@angelabrahamvelasquezmedin5172]

GAAAAA

[@vwknv4055]

Que pasa causa gaaaaaaaa!

[@Jdecode]

interesante pero cuando leas en tu pantalla secundaria no alejes la boca del microfono se nota mucho

[@mundovirtualpro]

HEMORSA EXPLICACIÓN!

[@Cristian-qq8qm]

no me quedó claro el porque consideras las 784 neuronas de entrada como "Neuronas" y no como entradas, supongo que si fuesen neuronas deberías considerar 784 bias de la capa de entrada. Saludos