¡Extraños Patrones dentro de una RED NEURONAL!

[@DotCSV]

¿Quién diría que tras las matemáticas del instituto se podían esconder estos patrones tan interesantes? 😍 Molan ¿eh? Y hablando de patrones... patreones... patreons... :) ¿Veis por dónde voy? Apoyad por Patreon el trabajo que os traigo y yo seguiré trayendo ricos vídeos :) patreon.com/dotcsv

[@Minus13_]

Dot CSV Con el auge del Bitcoin y Elon Musk Me encantaría un video, del uso presente o futuro de la Redes Neuronales, dentro de las Crypto o del trading en estas

[@danisotov]

Hola! Soy fanático de este canal... veo cada video, y he reforzado y aprendido mucho. Sin embargo, me pasa, que en mi trabajo formal (asociado a control y gestión) la IA me serviría mucho en temas asociados a optimización, predicciones, etc... básicamente, haciendo algún tipo de forecasting. Siento que estos temas también le faltan al canal, como usar las LSTM... no se, usar el dolar, la generación eléctrica, etc. Pero tener mas temas que generación de videos/imagenes/clasificación. Eso. Un abrazo! y gracias por enseñar!

[@albertjjimenezp]

Bien, quiero crear una red convucional que les enseñe a los niños la mejor ruta de aprendizaje de una guia para que arme metodologias de enseñanza supervisada para tener mejores seres humanos en el futuro.

[@javialvaro123]

Yo Patreon no, que soy un frito y un agarrao, pero un estore blanco traslucido para cubrir esa ventana y la horripilosa persiana del fondo, te la compro cuando tú me digas y me comprometo a instalartela. Y subo la apuesta y le casco una tira de led difusa con candileja por arriba para darle un toque más cálido a la escena y de uso un poco de luz de relleno extra... Dicho queda!

[@cookiebapu1601]

sospecho que termina en la teoria del garabato. que sostengo. y tiene que ver con la teoría del todo y la teoría de la deribada hash del parte del todo ;u..!! no se como explicarlo con palabras del diccionario. de-construye y el tiempo es correlativo o la flecha del tiempo en la mente. no vemos la realidad si no reflejamos la limitación propia con respecto a la realidad.

[@Lahiperactina]

convolucionaleEeEeEeEes

[@hectorjuncal2312]

jajaj tu por aquí, que tal Sandra?

[@sciencetablet2634]

Has dormido bien hoy? 😔

[@alexisaguilar1912]

Aquí se respira amor entre ustedes :3

[@hectorjuncal2312]

@@sciencetablet2634 yo si

[@marianomoreno2200]

convolucionaleEeEeEeEes.......jajajajaja..... me recuerda un sketch de capusotto kzbin.info/www/bejne/j6OZYnWeg9mkgZo ..... geniaaaaaaa

[@BiotecX]

Qué locura todo lo que hace este tío con el After Effects... flipo bro

[@juliosoliz9883]

Que es el after effects? Y q hace con el?

[@PedroBgMusic]

quién es tu hermano y por qué no le hablas a él directamente en vez de dejarle mensajes por la sección de comentarios?

[@megaparsec]

@@juliosoliz9883 un programa de edición de video

[@megaparsec]

@@PedroBgMusic que?

[@PedroBgMusic]

@@megaparsec qué de qué? nueve meses han pasado y aún no ha soltado prenda. Dígame quién es su hermano y por qué no le habla usted directamente!

[@nicochiesa]

Me guardo este video para ejemplificar a mis alumnos sobre la importancia de la derivada. Gracias Carlos, sos un grande

[@Mauricetz]

Wow, profes como vos faltan en el mundo

[@luis_forerop]

Si me hubieran dicho que podía lograr esto con una derivada, habría empezado en el mundo del Machine learning hace varios años....

[@alexherrera864]

Ojalá todos los profesores hicieran eso

[@Mei-nt8pd]

Que buen profesor, por más docentes como usted

[@cinthiasecada1160]

x2 El de la regresión lineal tmb lo tengo en favs por eso n_n

[@celestinemachuca2339]

Me encanto el video, como anecdota estos ultimos dias eh probado "hongos", una dosis baja pero lo que mas me llamo la atencion es como al ver videos con personas hablando mucho de los rasgos faciales se veian resaltados y lineas que aparecian donde sea que se viese algun patron, recuerdo vividamente ver 2 puntos en mi pared y como estos de transformaron a ratos en caras. No se muy bien nada de redes neuronales, recien empiezo mi carrera de programacion pero siento que hay una relacion con las imagenes mostradas aqui en cada nivel de la red neuronal y experiencias psicodelicas.

[@juanjosebenitez2594]

vine buscando este comentario, yo consumí LSD unas 3 veces, hace ya 3 años, por casualidades de la vida me encontre un video de ''Historias Innecesarias'' sobre la inteligencia artificial, lo cual me trae a este canal, queriendo entender lo que es una red neuronal me lleve una grata sorpresa, tuve ese mismo sentimiento que expresa tu comentario, solamente que en mi caso puedo afirmar que mi experiencia visual fue demasiado similar a lo que se ve en el minuto: 14:39 (Deep Dream).

[@juanjosebenitez2594]

En el video anterior de esta trilogía, explica los principios básicos de la visión humana, a partir de ahí algo me llamo la atención y entendía que no tenia que ver la IA con esa curiosidad, termine de relacionar cuando vi estos patrones extraños de los cuales se hablan en este video y de alguna forma entendí como se generan, nunca pude explicarme mi experiencia psicodélica. Ahora todo tiene sentido

[@juanjosebenitez2594]

En conclusión, También creo que están relacionadas Dato de color: Gracias a mi curiosidad de investigar sobre esto, no dormí una noche. Me hice una idea sobre las redes neuronales y en cierto momento experimente de nuevo los efectos visuales del LSD de forma leve (como cuando recién empieza a hacer efecto). Lo curioso es que la ultima vez que consumí fue hace 3 años y se me hace mucha coincidencia que tenga esa experiencia el mismo día en que veo por primera vez esta serie de videos. Vine buscando cobre y encontré oro

[@JulianM_73]

10:36 Esto te activa la tripofobia, como si no hubiera mañana.

[@gustavomansilla635]

Es impresionante la relación entre las alucinaciones y estas imagenes, porque en definitiva las alucinaciones visuales se ven como se ven, geométricas y repetitivas, porque responden a patrones conocidos como "constantes de forma" que vendrían a ser un análogo de lo que en el vídeo llaman filtros. Las constantes de forma vendrían a ser como las imágenes primordiales que nuestra corteza visual está diseñada para entender, y la realidad que vemos son estas constantes filtradas para darle forma a objetos reales

[@yilberrojas8306]

La gente: Ay, para que voy a usar derivadas, no se para que lo dan en la universidad. Las derivadas: *Patea traseros en el campo del Deeplearning*

[@papoyomp3770]

Sobretodo el cálculo multivariable es bastante útil para entender el deep learning.

[@danielupegui1440]

Muchas gracias por tan valiosa información !! El contenido de tu canal es genial. Como recomendación constructiva, el contenido de este video en el 10:38 es sensible para personas que sufren de Trypophobia, deberías incluir un disclaimer ❤

[@Mauricetz]

Lolllll, con razón tengo sueños tan raros xD, esperaré impaciente por el tutorial

[@ister5593]

jaaj soy una ia

[@Mau-ME]

Exacto 😎

[@JehanneS_TheArtMaker]

Gracias por tus vídeos son lo máximo, tenes pensado sacar el tercer vídeo, la parte practica?

[@carrotsmokingapipe9415]

la edición mejora y mejora, muy buen video dot!

[@jjumanji55]

Buenas, primero queria decirte que es un tremendo medio para empezar a entender de este tema. Me gustaria preguntar si esta ya subido el video que le sigue. Gracias!!!!!

[@pedrosanchezsanchez9124]

Carlos, el vídeo es súper TOP! Enhorabuena :D Peeeero, cómo lo explicarías sin imágenes de por medio? Me refiero, es "asequible" de entender porque esos patrones internos de la red los podemos ver. Tampoco estoy pidiendo un vídeo sobre interpretabilidad de ML para datos que no sean imágenes... para nada :)) Gracias_por_el_contenido.csv

[@silviogomez9982]

Espero con optimismo y algo de ansiedad que descubran la geometria oculta detras de estos patrones en apariencia disimiles . Me atrevo a predecir sin temor a fallar que detras de todos los patrones posibles esta la ESPIRAL y sus diferentes cuerdas . Entre una espiral ordenada o laminar y un gradiente de espirales desordenadas o turbulentas , mas un entrelazamiento entre ambas por difusion y saturacion obtendrias todos los patrones . Gracias exelente y enriquecedor video

[@pptmtz]

Gracias!! Tus videos me ayudan a entender aquello que mis profes no explican tan detalladamente

[@sergiozei1]

ya he dado like y he activado la campanita por primera vez... porque te lo curras. Es ese comportamiento espontáneo que ni la IA puede predecir...

[@xXinOo1]

Soy el unico que se pregunto por que el "DEEP DREAM" generado se asemeja tando a una vision psicodelica propia del LCD o del DMT? . PD: Exelente el video, contenido de mucha calidad.

[@MrPianica]

Es igualito a consumir hongos mágicos

[@xJoacoARMx]

ESTABA A PUNTO DE COMENTAR LO MISMO

[@oscaralvaro7715]

Quizás es porque los psicodelicos interfieren en la mente y logra acceder a las "capas mas bajas" de nuestra red neuronal biológica que son las encargadas de reconocer formas, colores, sensaciones, y emociones similar a como lo hace el deep dream. De ahi que tantos relatos de quienes experimentan con Lsd, psilocibina, (entre otros) sea el de "conexión" con el universo, sensaciónes y colores intensos y otras cosas

[@xXinOo1]

En algun momento lei que lo que hacen las sustancias psicodelicas es "cruzar" la percepcion de estimulos, de ahi viene la idea de "ver olores" o "palpar los colores". Que locura

[@edgardcarlsson7319]

JAJAJ es absurdamente similar, que llega a dar miedo, siento que bajo efecto de psicodélicos se apagan algunos filtros que dan la coherencia final a lo que vemos, permitiendo sentir una versión más “raw” (cruda sin procesar) de la realidad.

[@talzzoft]

Tuve la oportunidad de cargar la materia de Análisis de Imágenes en mi universidad y la cambié por Ingeniería del Software de Aplicaciones Móviles, ahora tendré que aliviar mi dolor viendo tus tutoriales amigo DOT :)

[@cesargalindorivera7080]

Me ha parecido una técnica brutalmente didáctica para entender cómo funcionan las redes neuronales, grandísimo trabajo hacienda la explicación tan tan gráfica. Gracias.

[@franciscoayracaceres7163]

que grande este hombre, estoy en ultimo año de CS y nunca habia recivido una explicacion de descenso del gradiente asi, ni de CNN

[@joehuamani416]

Me muero de ganas de ver el video tutorial! :D excelente video!!!

[@abnereliberganzahernandez6337]

me imagino que con esta tecnica de empezar por las etiquetas o un filtro en especial es como una red neuronal se las puede apanar para dibujar arte en base a peticiones basadas en texto. ya qu en en base a un texto podriamos hacer visualizacion de caracteristicas inversa empezando desde la palabra hasta estimular ciertos mapas de caracteristicas y asi formar un patron de pixeles. a alto nivel estoy muy convencido de que se podria hacer de esa forma y entonces en base a la palabra y los filtros preestablecidos se podria generar un patron de pixeles. y al parecido al deep dream donde varias palabaras activarian varios filtro para que de esa manera se dibuje un cuadro. demasiado interesante sin duda.

[@FranciscoPerez-ou5tt]

Como trabajador y estudiante del campo, aún conociendo estás técnicas, me parece impresionante la labor que realizas. Muchas gracias!, te superas con cada video.

[@sdcastaperez]

KZbin debería recomendarle este canal a toda persona Hispana

[@sniperdaoud]

muy interesante, espero que lo subas lo mas pronto posible

[@kirtashjaime]

Me encantan tus vídeo y te amo muchísimo cuando veo que has subido vídeo

[@cristiany.riverajuzga1704]

Hola!! El siguiente tercer video existe?

[@pptmtz]

me quedé con la misma duda

[@santiagogaleanocadavid8237]

Como siempre toda las explicaciones muy claras!! estoy preparándome para presentar un examen sobre redes neuronales y parte fundamental han sido sus videos. Muchas gracias!

[@davidgarciasierra6953]

Es una forma super interesante de abordar el problema, invertir el descenso del gradiente para obtener los patrones que la misma red identifico, me recuerda mucho al uso de las redes para descomponer una imagen y tomar otra red que con los datos cree la imagen otra ves. Entonces que pasaría si estos nuevos datos lo pasamos como input a una nueva red? se podrían optimizar los filtros de reconocimiento de la misma o simplemente podríamos tener una red que con los patrones dados aprenda a generar o reconocer imágenes con mas fidelidad. En todo caso espero con ansias el video para jugar un poco con esta red. Excelente video y gran contenido hermano. Saludos desde R.D

[@franpfdez]

Notificación de vídeo de DotCSV. Nunca había cerrado el terminal de Linux tan rápido

[@Jose_Fernandez]

Queremos notebooks! Joder, haz un curso a lo bestia y te lo pagamos!!!

[@Mei-nt8pd]

concuerdo!

[@ister5593]

toma mi dinero!

[@arturocabrera3099]

confirmo

[@Mau-ME]

Apoyo la moción con toda violencia

[@javierbodom]

Si, me encantaría también :3

[@TheEllo000]

holaaa!! estoy realizando un TFG que va sobre entrenar una red y estos vídeos me han ayudado a aclararme. El video que mencionas al final de este, en el que ibas a subir el código para ver qué activa a un filtro está subido? no lo veo en el canal :(((

[@Nosgraph]

Enorme, me encantan tus videos. Mucho mejores que mis clases de Machine Learning de la uni. El último de esta serie "Transferencia de estilo" no está subido aun verdad? Graciass

[@luis-a0]

Uffff excelente video, ahora toca esperar los próximos videos en especial los IA Notebook 😃

[@carlosapariciodesan]

Eres el amo tío... estoy justo ahora estudiando redes convolucionales, y lo explicas brutal....

[@reiniersolis2912]

explicación nivel dios👏👏👏👏

[@alejandrosimon7100]

Me encantan tus videos Carlos! He aprendido mucho de ellos! ¿Por casualidad hay algún foro o alguna comunidad para hacer más preguntas? Por ejemplo, me gustaría ver si alguien que ya tenga conocimientos en redes neuronales estaría interesando en intercambiar sus conocimientos con los míos de piano. Entiendo que este no es el espacio para hablar de estas cosas, pero tal vez haya alguno en donde pueda encontrar la ayuda que busco. Gracias!

[@ArmoniasInvisibles]

Me parece fascinante todo lo que cuentas. La pena es que creo que me ha pillado como 20 o 30 años tarde!!! Pero seguiré viéndote e intentando aprender lo que pueda :-)

[@fabricioumana9224]

Este canal es el mejor, gasto muchas horas acá 👨🏻‍💻👌🏻

[@edwinmarroquin1974]

Hola! Excelentes videos. No encuentro el 3er video de la trilogía de Redes Convucionales? Alguien sabe donde encontrarlo? Saludos.

[@ISCCS1]

Fabuloso trabajo divulgativo

[@edualcarazsoto4904]

Gran video como siempre!! nos tienes mal acostumbrados

[@victorfernandez0079]

Me parece impresionante que todo esto sea gratis, trabajazo

[@aralroca]

Los heat-maps utlilizando CAM (class activation map) veo que tambien soy muy utiles para estudiar que partes de la imagen tu modelo esta teniendo más en cuenta

[@z3dalink575]

Brutal! muy buena información, eres brillante!

[@javiergonzalezaraujo8517]

Como siempre, genial el contenido! No me pierdo ninguno!

[@MrIgottheway]

Me encata el sonido del Pangolín! 🦔❤

[@jd77p]

Excelente material al fin KZbin recomienda algo interesante.

[@gabrielaquinde3080]

M encanta tu canal, estoy haciendo una tesis aplicando IA y encuentro todos estos videos demasiado interesantes!

[@javosch]

Gracias Crack!!! Gran video como siempre. Es mas, siempre le pongo me gusta a tus videos antes de verlos, jamas me he arrepentido.

[@oscarriojas]

Excelente video muchas gracias muy bien explicado

[@howuarcastaneda6389]

Geniaaal, espero con ansias el tutorial de transferencia de estilos. Amo tu canaal

[@Ivan2000P]

Espectacular video, me encantan tus ediciones. 👍👍👍👍👍

[@barbaraforlin3622]

Hola, ¿dónde puedo encontrar el Notebook para hacer la programación en conjunto? y el tercer video de la secuencia! La información es muy clara, pero no se cómo empezar el código

[@luisfernandez3700]

Seras tan grande que me alegra haber estado casi desde el principio

[@braytac8274]

Pero qué genialísimo video Carlos!!!! ❤️. Mil gracias!

[@ProfeQuiceno]

Uff excelente canal, eres de lo mejor en KZbin!!!

[@MrAndrewiphone1]

Uffff exelente video!!! Esta trilogía se complementa muy bien con el curso de redes convolucionales de deeplearning.ia

[@guidram]

Te felicito y agradezco por compartir esta informacion!! De verdad me has ayudado mucho para iniciarme en este mundo!!!

[@felipedejesusherreraillesc3527]

Hola, la animacion del Segundo 30 se ve genial .. donde podria ver el video completo ..

[@elverther]

Estos temas son los que me vuelan la cabeza

[@martinianocl]

increible video, super interesante el tema de las matematicas

[@sabaspoxtan8841]

amigo, creo que todavia hay mucho campo por explorar, falta que hables sobre las alternativas que existen al gradiente descendente, hay alternativas al back propagation, hay algoritmos de seleccion de orden constructivos y destructivos para la creacion de redes neuronales, existen metodos para fusionar, combinar o transmitir informacion de una red neuronal a otra, en fin entre mas investigo me doy cuenta que este campo es demasiado basto

[@davo0097]

7:13 se pasan con Crespo XD.

[@geronimodiaz6574]

En mi vida voy a usar esta información en la kinesiología. Pero la verdad que me re entretiene este canal

[@manuelcachondo]

Te descubrí hoy y yo me he enamorado de tu contenido, sigue así crack!!

[@Epochmobility]

Viejo, tengo una pregunta que a lo mejor es algo abstracta y podría sonar absurda, pero, desconozco del tema, espero puedas responderla, uno programa una red neuronal para que aprenda a identificar cosas, eso lo entiendo, lo que no me queda claro es ¿en que parte se guarda ese "conocimiento aprendido" de la neurona, para despues ser usado en la identificacion de mas cosas, existe algún archivo resultante de esa suma de algoritmos repetidos una y otra vez?

[@martabeatrizmartinez3327]

En aritmética se llama función derivada y en geometría se llama calculo de resultantes vectoriales. Se usa mucho en el cálculo de la deriva de trayectoria de los misiles y los drones automáticos y se aplica en tiempo real para predecir dónde se estará en un periodo de tiempo posterior al actual y aplicando la corrección necesaria en la navegación para estar en dónde se quiere estar!. Es muy útil para predecir todo tipo de datos en función de un solo dato anterior y lograr un alto grado de acierto.

[@leeralaletra]

muchas gracias por tan buen material

[@ignaciocorralgarcia3507]

Espectacular video gracias

[@jorgeposadaz]

Mil gracias Carlos, eres inspiración

[@owlsector1166]

Carlos, de verdad, tus videos son increibles, son super inspiradores muchas gracias

[@javiertausia1357]

Brutal vídeo, como todos!! Muchas gracias por el canal, eres el mejor de hoy!!

Excelente explicación.

[@lordpetyrbaelish6126]

Sería interesante que hicieras un vídeo dedicado a la inteligencia artificial y su impacto en la política, la economía, la clase media, el papel del humano como especie y su potencial amenaza a la continuidad de nuestra especie. Sería interesante ver un vídeo analizando argumentos a favor y en contra de la evolución del machine learning y sus implicaciones sociales en un futuro próximo. Like si quieres ver algo así!! c:

[@ImCaligula]

Gracias por este contenido. Sigue así

[@lien-san3347]

Como siempre excelente contenido! gracias!

[@elmatematico12]

He entendido que al final lo que se busca es como escalar una montaña, poniendo la mirada en una llegada específica, donde la cima es la activación de una neurona, es decir, es como un ascenso de gradiente conociendo los parámetros de la red y una neurona objetivo para maximizar la excitación de una neurona. Aunque claro, siempre una maximización será una minimización si multiplicamos por menos nuestra función objetivo, pero es una manera de verlo.

[@elmatematico12]

¡Excelente explicación y didáctica como siempre!

[@lucianoalzugaray1832]

Muy buen video, me quedo una duda. ¿Hay técnicas para entender lo aprendido en otro tipo de redes, como por ejemplo una LSTM para NLP? ¿Hay alguna publicación al respecto que puedas compartir?

[@henonoful]

7:09 que manera de sobreexplotar esa imagen de crespo de QuantumFracture en estado de ebriedad.

[@marcovega3532]

Grande. Dejo comentario para que salga más en las pantallas :D

[@pauriquelmebmx]

Muy interesante! Me ha gustado mucho el vídeo 🔥

[@sovanndaily9194]

Great Job. Please Keep Going Further

[@parkadelic]

Espero impaciente el tutorial, hago video mapping y me parece realmente interesante el deepdreem y la transferencia de estilo para usarse en el show de los visuales, muy psicodélico. Saludos desde México

[@4bctrujillog1112]

Alguien me puede decir como pueden tener estos vídeos la producción de un documental de HBO? Mi cabeza viendo estos vídeos se divide en dos, la izquierda lo flipa con el contenido y la derecha explota con la edición. Enhorabuena.

[@victororea9454]

Estudio comunicación y parte del video me recordó al estudio del lenguaje, sería significado y significante lo que estudia la IA

[@jacsonferneycardenastorres9029]

Hola crack!, excelente contenido y de paso quiero saber si ya esta creado el siguiente tutorial 12:56?

[@jevar4502]

Carlitos, gracias por este gran conocimiento....

[@jesusmarquez459]

¡Que grande eres tío! Me has dado un pedazo de idea para mi TFM Y que sepas que me ha dado la risa floja con las referencias frutales y la leche al micro XD

[@jhoncrak52]

Otro video no apropiado para un Arqueólogo entusiasta de la tecnología jejejeje, saludos desde Colombia 🙋🏻🙋🏻

[@jesusalfonsomezabalvin741]

Donde puedo acceder al tutorial que ofrecen? Gracias por la ayuda.

[@juanjo2091]

carlos tienes una tu.. el corazón muy grande gracias por enseñarnos estas cosas

[@josejaviermarticamarasa5744]

@Dot CSV , donde esta la tercera parte de esta trilogía?

[@venequin1658]

Gracias a ti ya tengo una idea de como hicieron a alphazero, bendiciones 👍

[@RealDjChicle]

Justo ayer me miré los 3 de las neuronas buscando esto precisamente jaja. Brutal, como todos. Bravo

[@WalterPanessi]

Clarisimo! como siempre

[@luisantoniomarquezcastro5994]

Cuan feliz me ha hecho el saber que van a haber tutos de AI

[@junmolgalla2147]

Es como el "Fading Procedure". Carlos ¿Conoces la teoría de la coherencia de control de estímulos?

[@hedu911]

Muy buen video, se aprende bastante en este canal :)