Qué es una red neuronal

[@elNivelDios]

"No se frustren aprender redes neuronales es frustrante" -Freddy 2004

[@TheWillFap]

elNivelDios El conocimiento es poder :v

[@ana.lamora]

elNivelDios En verdad dijo eso Freddy? 😅 Bueno no con un gran maestro... Pero bueno a lo mejor te equivocaste amigo. Saludos!

[@andrescabrera3227]

No tiene nada de malo cambiar de parecer jejeje.

[@joelcoll4034]

xd

[@hernanmartinez6018]

Facundo Herrera Eso si lo entendí :v

[@michel87irving]

No te frustres freddy....es dificil.... Yo se que si no entiendes,no importa....

[@sagadegeminis9722]

8:00 la función sigmoide tiene valores entre 0 y 1, no de 0 a 5. Nunca llega al 0 y nunca llega al 1. Entre menor el número, más cercano a cero y entre mayor sea, es más cercano a uno.

[@miguelhuancas2429]

Este freddy es florero. No conoce mucho del tema

[@mm.786]

en el video muestra una función desplazada, pero sigue siendo la misma función

[@N1ckfm]

Además faltó precisar que el objetivo de una función de activación hacer las veces de un escalamiento y apartir de un nodo de entrada obtener nuestra salida, la cual compararemos con la salida deseada

[@MightyAndCalmLove]

@La Parvada Exacto. Cometió un error al decir de 1 a 5 Cuando en realidad quería decir que de .1 a .5 que eran los valores de ejemplo que dio. Sin embargo, desde un principio dijo de 0 a 1. Buen detalle para evitar confusiones.

[@noeliaarriola1229]

Gracias! pensé que era la única que no terminaba de entender la relación entre lo que explicaba y los datos de la imagen, probablemente era una imagen aleatoria que ampliaron en el video y se les pasó el detalle.

[@andresprieto5884]

Hola! Aquí les dejo un vídeo, donde se explica que es una red neuronal y una red neuronal convolucional muy bien en 10 minutos: kzbin.info/www/bejne/pKSVfWWKa9ypd7s P.D.: Cuando uno sabe y domina el tema lo explica tan fácil que lo puede entender un niño o una persona mayor Saludos!!

[@victorfinn5728]

Francamente creo que si es un tema algo díficil porque se debe entender bien la mate. Primero, la función de activación es simplemente eso; la forma de iniciar la red neuronal. Se puede iniciar de golpe como un ON/OFF pero aveces es mejor iniciarla suavemente (función sigmoide) por cuestiones de estabilidad del sistema. Incluso se puede iniciar con una campana (que sube y regresa a cero). Similar quizá al encendido de algún motor potente (con cuidado se inicia). Básicamente creo que el problema de la red neuronal es el siguiente: Dado un sistema desconocido (sin modelo matemático que lo describa y para cuyas entradas no se sabe que salida pueda tener) construir un sistema que imite su comportamiento de forma heurística (prácticamente a prueba y error). Ya en la práctica lo que se hace es escribir y actualizar los llamados "pesos sinápticos" que no es otra cosa que constantes de amplificación o atenuación. Lo que se busca es encontrar el valor de estas constantes que den un comportamiento satisfactorio que imita al sistema y cuyas salidas se pueden conocer. Luego ya vienen los modelos (mencionados en el video) que en la literatura se han desarrollado para construir las redes. Pienso que se toman en cuenta cuestiones de estabilidad, optimalidad, controlabilidad, etc. Abordando el tema desde esta perspectiva creo que para empezar a entender y construir estas redes se necesita un poco de: teoría de control, que es donde se ven conceptos de retroalimentación (donde le enseñas a la red), controlabilidad, estabilidad en un sistema dinámico. Y claro, para su construcción se requiere un poco de sistemas discretos(con el integrador discreto es como realmente se retroalimenta una red). Finalmente diria que se debe tener un sólido conocimiento en sistemas lineales (algebra lineal) y nociones de sistemas no lineales. Y en cuanto al reconocimiento de imágenes yo personalmente recomiendo aprender de los detectores de puntos característicos en imágenes. Con esto se empiezan a hacer cosas interesantes.

[@AllenZapien]

Fredy, con redes neuronales sí se pueden hacer operaciones matemáticas (e.g. cálculo del XOR, seno, etc.). Además, dices que las redes neuronales mueven los datos entre 0 y 100. No obstante, no aclaras que son los pesos en las sinápsis las que se modifican durante el entrenamiento (este es un concepto clave). Por otra parte, la aproximación que mencionaste acerca del reconocimiento de luces en semáforos es obsoleta en el campo de visión por computador (así no se hace desde hace muchísimos años). Además, me hubiera gustado que ahondaras en explicar por qué una serie de condicionales no es tan efectiva al momento de actuar en el mundo abierto (e.g. en vehículos autónomos) Además, no mencionas el por qué de “deep” redes neuronales lo muestras en diapositivas pero no lo explicas.

[@freddier]

Arkev tienes razón en todo. Me gustaría poder hacer esto más profundo tan pronto como pueda.

[@TheJeik00]

hey mas despacios cerebrito

[@elpequenonewbie1654]

wow

[@lorenzolopezdev]

Compra el curso si quieres saber, no todo puede ser gratis

[@gerardodiaz4642]

hola Arkev, entiendo el enfoque que le trató de dar freddy para tratar de atrapar la atención del publico con respecto a estos topicos referentes a machine learning e inteligencia artificial. Es dificil tratar de bajarse de la nube por asi decirlo de lo matematico y aterrizarlo a los mortales, en eso le doy mi apoyo a Fredy por intentarlo, lleve clases de inteligencia artificial y es una locura tan genial ajjaajaja. Y con respecto a tu comentario que estoy deacuerdo en eso de los rangos de ajuste de los pesos sinápticos de la red neuronal, por lo general es mejor manejarlos con datos normalizados [0-1] y de hecho si se realiza operaciones, no considerandolas matematicas, si no booleanas, donde el origen de todo esto fue un perceptron tratando de resolver una compuerta AND, ya metiendole mas perceptrones ya resuelve otras comportas como la XOR, donde a medida de la complicacion del problema, pues van incrementando las neuronas. Aclaro, la operación la emula la red neuronal (entrenandola) y ya apartir de alli pues ve si resuelve el problema. Y pues estos temas como dice Freddy Vega, falta profundizarlos a detalle, donde la matematica se formal y debidamente explicada para fines practicos de aplicacion y desarrollo tecnológico. Y pues cierro esto con una frese que me dijo mi maestro de reconocimiento de patrones, ""no importa que algoritmo uses, ni cuanto se tarde en resolver el problema, lo importante es la solucion al mismo" saludos

[@Gocht]

Me gusta como menciona varias cosas, cuando da ejemplos, para que parezca que sabe lo que esta diciendo.

[@MrZouzan]

Totalmente de acuerdo !

[@felixsnz7764]

Mmm no sabe, hay varios errores y a partir de las funciones de activación no explica para que se usan

[@CarlosOchoa-ln8lg]

@@felixsnz7764 Si, creo que el autor del comentario lo.hizo con sarcasmo al decir que habla mucho para hacer "parecer" que sabe, porque como dices, no sabe xd

[@aresnev9382]

Los que saben son los que escriben los guiones xq éste muchacho no entiende de lo que habla

[@alfredoamador8189]

¿Qué videos, libros o fuentes recomiendas para entender mejor el tema?

[@edissonballesterosaguilar5064]

Excelente que hagas este tipo de videos, explicando lo que está sucediendo hoy en la industria de la tecnología, y nosotros y aqui felices con MySQL y PHP 😅 Ojalá las universidades se pusieran pilas y sacarán investigadores al mercado y no solo gerentes de sistemas

[@AstrapsCOM]

Larga vida a PHP y MySQL!, pero me imagino que usas PDO o MySQli en vez de MySQL, ¿no?

[@edissonballesterosaguilar5064]

Jorge Torrecilla Hola Jorge Uso PostgreSQL y Mongo con JS 😁

[@AstrapsCOM]

Ah genial :) saludos.

[@edissonballesterosaguilar5064]

iv.ramos Bueno me faltó decir que estamos en Colombia Haha 😕

[@victorlara7303]

bueno todo depende de la universidad a la que te refieras, el MIT, harvard, Cambridge, entre otras no creo que saquen tecnicos.

[@adrianaherrera7113]

Freddy....Me gusta como explicas porque al final los cursos Platzi son para gente que quiere aprender y no para tanto "experto en IA " de los muchos que opinan aquí. Si tanto saben a que vienen deberían montar su propia plataforma y enseñar a otros.

[@CFPANDRADE]

aprender de alguien que no sabe, te va a ir muy bien!

[@nando19xt]

exelente video de introduccion a Inteligencia Artificial, en relidad esta area es muy extensa y mientras vas avanzando te encuentras con varios problemas dificilies como por ejemplo: la mezcla de funciones de activacion de los perceptrones, el overfiting que puede generarse al entrenar una red o simplemente una red neuronal combulucional

[@lonuevovirals2655]

Al principio no le entendía pero al final me asombro, de hecho se ve bonito aprender de la red neuronal😊

[@andres-mora-vanegas]

muchas gracias Freddy, si ese es un tema muy complejo, en un semestre de la universidad completo me explicaron ese tema y es muy muy amplio, vale la pena la explicación en 15 minutos, muy buen video, gracias Platzi!

[@NirutoUchiha]

gracias freddy por hacer que nos sintamos bien diciendo que es normal no entender esas cosas. animan mucho esos comentarios, justo cuando uno cree que le exploto la mente, llega ese comentario que te alivia. gracias por eso.

[@eduarserna3360]

en lo particular me encantan las matemáticas y las Neurociencias. y en el vídeo observe como estas están muy relacionadas cada dia mas. excelente este video, muy educativo e informativo

[@Magistrado1914]

Excelente vídeo y explicación Visto en 27/11/2020

[@JJTRUBA]

Todos los mecatronicos hemos hecho alguna vez una red neuronal en electronica y si se necesita buena matematica, y si quieren implementarla en un algoritmo les aconsejo como complemento a estos fundamentos que comparte freddy unos videos del MIT que estan en youtube muy buenos me ayudaron bastante (estan en ingles), intentare hacer algo con una raspberry pi 3 y python, luego les comparto.

[@jeanpaul2281]

Jherson Trujillo Y lo compartirás en tu canal? o cómo sabremos que lo haz compartido?

[@elpequenonewbie1654]

jajajajajaja si xd .

[@elpequenonewbie1654]

una chela para gallarday

[@sebastianperez8668]

que nombre tienen esos videos, como los puedo encontrar? saludos desde colombia

[@yorvymeza1546]

yo tambien soy estudiante de mecatrónica desde venezuela y desarrollador web y programador de php y me va excelente megusta mucho

[@correomacv]

Me encanta ese esfuerzo por hacerlo sencillo y que lo podamos entender, ese es el culmen de la excelencia en la divulgación.

[@CanalluviconLUVICON]

Excelente

[@xepcperez3061]

Gracias amigo, te digo en ningun momento me estallo el cerebro, lo entendi TODO. Sigue con tus videos te has ganado un Fan.

[@rolanvelasquez]

No me frustra ni me parece difícil. Más bien me apasiona cada paso que explicas, y me da hambre de más... Será que la inteligencia artificial es lo mío?.

[@AngeloKrs878]

Fue lo tuyo?

[@Miki74720]

Me parece muy bien lo que haces en tu canal, somos muchos (espero) los que sentimos curiosidad de conocer en que se basa esta nueva tecnologia y espero tambien que con gente como tu y tu equipo consigan marcar una diferencia para que mas jovenes opten por dedicar su futuro a este campo.

[@FLUTTERSIXPOLE]

Excelente! tenes razon: todo es posible, al menos, entenderlo.

[@andresmorales4292]

Deberían hacer un curso de Tensorflow

[@opcionable]

yo soy qfb y entiendo bien lo que explicaste, es muy interesante

[@bryandejesusrt]

Hace 7 años cuando nadie hablaba del tema plazi estaba ahi!

[@YaBoyfelipe]

Sam Altman también estaba ahí. Y de hecho la IA se hizo mainstream desde 2008, gracias a Ironman

[@JesusHernandez-yw8wm]

Felicitaciones que manera de expandir la conciencia

[@tecnologiaeinformacion2803]

interesante introducción a rede neuronales pero tengo una duda ser puede utilizar una base de dato para entrenar a una red neuronal y reducir el margen de error?

[@yeisonandresdiazromero3482]

Sii..

[@yeisonandresdiazromero3482]

Necesitas los datos de muestra y el resultado esperado(expectativa).

[@irmajulia1]

de hecho esta es una explicación super rápida y algo avanzada, solo necesitan revisar algo mas básico para no confundirse mucho y entonces entender.

[@aggiarprepo3864]

Gracias Freddy excelente como nos explicas a los que no sabemos nada de todo esto y me alegro que con los comentarios siempre se complementan muchas mas cosas, entiendo que apenas esto es un abre boca de todo ese gigantesco mundo. Gracias. !!!!

[@josepzin]

Muy interesante el tema.

[@jennyfernanda4285]

No era tan tan difícil entenderlo, bueno al menos un poco de eso nos hablaron en la universidad. Muy buen aporte Platzi

[@stevenulloa7040]

segura que lo dominas todo?

[@guillermoaliagasandoval3037]

Hola Freddy! Excelente explicación básica. Saludos.

[@LuisRivera-gv7zw]

Muy buena tu exposición. Gracias

[@jamesjosuejara]

Talvez agregar, que se deben entrenar modelos primero y esta es una parte mas complejas(en mi opinion) por ejemplo se deben entrenar modelos para detectar que es metalico, que es un auto, que es un modelo especifico de un auto, etc

[@ronaldomarques8961]

Eu adoro redes neurais. Acompanharei este curso!

[@gatos3941]

Es complejo pero lo magnificas, se puede aprender como muchas de las otras cosas

[@BurdierHomeBuyers]

Gracias!!!

[@ingridhidalgo7673]

Excelente video

[@antoniodesousabarroso7945]

Gracias por la explicación ¿Dónde pyedo obteber la presentación?

[@exequielcardenas7911]

excelente tutorial ,,facil de entender

[@romuloeduardo3785]

por fin lo entendi...eso lo dice mi intuicion

[@competidor64]

Gracias Fredy Vega.

[@Beatle8000]

me encanto tu video, excelente

[@notificationbutton]

Genio Freddy. Me encanta el alma de Platzi. Siempre Positivo !

[@Crisisdarkness]

Recuerdo que Freddy en un video de hace dos meses atrás habló sobre la incorporación de una carrera para aprender sobre inteligencia artificial, estoy ansioso a que salga durante los próximos meses. Una carrera que combinará muy bien con IA, será la carrera de Speech Scientist, será interesante que en los próximos años consideren desarrollar algunos cursos sobre esa especialidad. ¡Fue un video muy motivador Freddy, me encantaría que tú seas uno de los encargados de desarrollar la carrera de inteligencia artificial!

[@GeorgebwoyEsp]

Hahahaha, justo cuando acabo de presentar el primer parcial de Inteligencia artificial en la universidad, pero bueno, algo nuevo aprenderé, gracias Platzi.

[@johnnytheripper570]

Es gratuito curso ?? Te respondo, lo explicaste de una forma muy muy sencilla ! grandioso

[@sharinganuchiha5953]

dificil? mas bien es penoso ver la explicación de un tema por alguien que ni siquiera lo entiende

[@oigrezatez]

Es cierto. Se le fueron las luces a Freddy. Está tramando bobos.

[@oscartlv1991]

Estoy pensando lo mismo xDDDDDDDDD"!

[@ramirotapia2217]

le queda mejor hacer páginas web

[@charlesramos590]

jajjaa me ganastes en el.comentario

[@josecabello2191]

tu like gran hombre!

[@leonardo5791]

Eres el mejor explicando Fredy 😂

[@javier300xd]

Empiezan a hablar de matematicas Mi cerebro Windows apagandose musiquita*

[@yeremysantana6280]

Gracias, es un tema que me encanta.

[@EmilianoKalafatic]

Es estúpido lo que voy a decir pero así lo son algunos comentarios. Para todos los críticos tengan en cuenta que en 15min no se pueden explicar redes neuronales obviamente. Por dar un dato, nosotros en ingeniería tenemos un curso entero en cuatro meses para poder entender bien las redes neuronales, lógicamente a fondo con muchos conceptos matemáticos/físicos.

[@adangonzalez6138]

Perdón, pero cuatro meses es poco para un tema "difícil".

[@lagartijatierna3892]

Que ingenieria estudiaste? 💕

[@juanotavalo]

Lol si hay un vídeo que te enseña en 15 minutos lo básico. 🤦‍♂️ y creo que es más que en este vídeo

[@ysanmiguel]

Excelente, gracias!

[@FelipeSilvaOnLine]

Gracias!!!!!

[@investime8280]

EXCELENTE, MUCHAS GRACIAS.

[@MrTaquiones]

muy bueno me gustan sus videos muy clarificantes e interesantes

[@jatuquerres]

Muy charlatan, si te gusto este video es porque te falta mucho por investigar, el video es muy regular. Estudien mas y seleccionen mejores plataformas.

[@aaronkevinvargasvelasquez5892]

Recomienda una porfa

[@IdeasDeLaCripta]

@@aaronkevinvargasvelasquez5892, esta página es de lo mejor para comenzar cs231n.github.io/ Si buscas algo mas detallado: www.deeplearningbook.org/ Todo totalmente libre.

[@miguelorrrr]

@@aaronkevinvargasvelasquez5892, si quieres pagar por un buen curso, te recomiendo este: www.pyimagesearch.com/pyimagesearch-gurus/ Caro pero lo vale!

[@JavierHernandez-nz2sh]

Estoy aprendiendo de redes neuronales y algunas cosas si me han servido, claramente hasta ahora estoy aprendiendo, por lo que no sé qué es bueno y qué es regular en cuanto al contenido que se presenta, pero tampoco me parece tan malo el vídeo, como digo, me ha dado algunas ideas que en mi cabeza no cuadraban. Tendré en cuenta las fuentes que mencionaron ahí abajo para ver qué tal.

[@mm.786]

El problema es que no entendiste el fin del video, obviamente no va a explicar redes neuronales en 15 minuto, siempre que querés explicar algo necesitas una parte que se llaman disparadores, que su fin es generar la necesidad de investigar. Esto no es un video ni introductorio, su fin es mover gente (canal platzi=>venden cursos)

[@pedroplanas3698]

Freddy, el dìa que Platzi alcanze millardos de personas recuerda que significa que tu misión de vida está desarrollada a una de sus máximas expresiones, o quizá, la máxima. Te van a llegar chicas hasta de Japón. Dios te guarde.

[@Jacksicloco]

Wey, llevo bastante tiempo queriendo entender las redes neuronales viendo videos, leyendo artículos y libros pero hasta hoy comprendí el funcionamiento base y estoy como 🤯🤯🤯 ya capté!!! Gracias, me diste lo que necesitaba para terminar de entenderlo 👍🏻

[@bfas23]

excelente

[@jriosvz]

A mi se me hizo muy fácil entenderte (porque ya había estudiado bastante del tema y otros), sinceramente un video muy complicado para esto es del canal Ringatech llamado: funciones de activación. 😅 (recomendado si entendiste esto fácilmente, aunque es muy resumido e introductorio)

[@gabrielaastudillo1456]

Siempre he querido aprender como funcionan las cosas

[@box1702]

Buen video! Qué bien explicas Freddy

[@bernardojara2902]

se ve entretenido, gracias !!!

[@DarkSantiandre]

Todo muy bien, menos la definición que diste de cadenas de markov :v Muy buenos vídeos, gracias por los aportes!

[@sebastianvalencia4966]

muchas gracias por ser tan profesional sin descuidar el fundamento humano y el principio de la empatia a la hora de hacer pedagogía,

[@FernandoHernandez-cw4ek]

Existe un curso de inteligencia artificial o machine learning en platzi?

[@matiasbesozzi4872]

Ojala todos los docentes fueran como este hombre,idolo!! Exelente muy motivador y didactico

[@huaracjuan]

Muy bien explicado, al menos para entender el tema... Felicidades, espero puedas ampliar el tema en futuros videos...

[@programadorvisionario9679]

lo mejor aue he visto!

[@LuisMarmolejo]

me encantó este tema, muy bien

[@jng5746]

Me encantan tus videos! Explicas muy bien y de forma sencilla. Muchas gracias por tu dedicación :)

[@sebasq4048]

Un par de matrices unos cuantos "if" y boom inteligencia artificial:v

[@mariotorres4689]

nel prrooo

[@darwinloterocardona8168]

La verdad las redes neuronales son bio-inspiradas son estudios realizados de como funciona el cerebro y luego sistematizado con las matemáticas.

[@sebasq4048]

@@darwinloterocardona8168 ya lo sabia

[@ygqa]

nono eso es un arbol de decision 🤣

[@jisus7568]

Me imagino un futuro donde tu comentario se consideraria ofensivo para algunas inteligencias artificiales con vida, familia y trabajo propio

[@jeissonandrade5559]

Excelente charla! ya bote al carajo mis clases de integrales y laplace, así entiendo mejor matématicas!

[@imaiax]

El video empieza en el minuto 2:17

[@rojodroid]

excelente video fede lobo

[@nancer4782]

Conectados ,dar un resultado en conjunto, diferentes cerebros

[@null1449]

La base de las ciencias computacionales son las matematicas discretas, si alguien quiere entender mucho más de programacion, redes, seguridad, etc deberia estudiar de esta rama de las matematicas, tiene combinatoria, grafos, maquinas de estado finito, matrices, logica, etc, basicamente las matematicas discretas son las bases de la computacion

[@gidraxl.6082]

Para temas como machine learning se necesita más cálculo que matemáticas discretas.

[@edgard.cortes2758]

ps parce bacano que comparta su conocimiento ...y para los que critican ps si pueden explicar mejor haganlo y aporten algo bueno sirvan para algo ademas de criticar ..

[@XWANMAGA]

Por favor Fredy, no empiece diciendo que "es muy difícil" porque levanta una barrera mental con el estudiante para que no aprenda.

[@ernestosanchez7158]

deseo ese curso

[@theddy273]

Me encanto el video está muy bueno

[@jaimecamargo9751]

Disculpen, me podrían decir cuanto cada uno de sus cursos? Les agradecería que me respondieran, ¡Gracias!

[@FernandoCampiz]

No venden los cursos por separado, pagas una subscripcion anual o mensual y puedes ver todos los que gustes, te dejo un link donde estan los precios: platzi.com/precios/

[@jaimecamargo9751]

Disculpa me comí una palabra. En realidad quería saber cuanto dura cada curso? Gracias

[@isaiasxd4453]

Que buen vídeo !!

[@arturocontrerasmartinez36]

los algoritmos evolutivos y geneticos para optimizacion son una herramienta muy importante no muchas veces nombrado que si son parte de ML

[@yesidorlandoarboledaromero5897]

Freddy eres grande explicando. Haces que temas tan complejos se empiecen a dilucidar. Estas poniendo al alcance de muchos temas supercomplejos que cuestan mucho dinero y recursos aprenderlos por otros medios. Debilidades: el ego. Pilas!!! Tu puedes ser el referente de habla hispana de todos los tiempos si te acompaña la humildad!!!

[@lucylyn1462]

super genial la explicación.... tengo una pregunta, qué es la base de datos de entrenamiento, en el caso de las neuronas humanas es el primer concepto de lo que es una manzana por ejemplo,?, y en las redes neuronales artificiales es un conocimiento de algo pre programado?. por fa explicar cómo se entiende eso.

[@victorflores6883]

Bien explicado, soy ingeniero de sistemas, es dificil tratar de comunicar algo dificil como las redes neuronales, no entiendo los que dicen que ven en este video la soberbia, pero bueno, por otra parte esta bien explicado el video, saludos desde Peru :D

[@malingou]

me hace gracia como dice vaina, buen vidio

[@123kennix]

Es bueno que expliques y nos hagas entender que es muy dificil aprender sobre redes neuronales. Ahora quiero que les digas la complejidad de programar una red neuronal en un lenguaje de programacion. (Si... el primer parrafo era sarcasmo)...

[@darwinloterocardona8168]

Le recomiendo para próximos vídeos que no insista que es difícil. Lo difícil es relativo de mis experiencias de entretenimiento de mi red neuronal. Son conocimientos y listo.

[@ro3461]

lo explico mucho mejor a como lo explica mi maestro de la facu buen video

[@ruizcarapia]

EXPLICAS MUY BIEN, Y ES AGRADABLE QUE LO EXPLIQUES DE MANERA DIVERTIDA, ENSERIO QUE ASÍ DEBERÍAN SER LOS MAESTROS EN LA UNIVERSIDAD, DISCULPA NO DAN CURSOS PRESENCIALES?

[@jl25735]

Una pregunta. No se podría aplicar este concepto para hacer mas "naturales" los traductores como babylon o google translator al conocer los datos de usuarios y ver cómo van eligiendo mejores traducciones y de esa manera se van mejorando los resultados?

[@jorgeballardoleon7506]

es impresionante saber como es que funciona las redes neuronales y saber que es asi como funciona nuestro cerebro

[@patriciosilvarodriguez]

Creen que es difícil y lo explican extensamente, cuando, en realidad por explicarlo en extenso se torna difícil.

[@razon137]

No es frustrante Redes Neuronales, es muy fácil. No debes hacerlo ver asi. Soy Ingeniera Fisica y mi tesis de pregrado fueron de Redes Neuronales y para quien estudie...nada es dificil...

[@razon137]

y nose creo que aun no entiendes muy bien las funciones de las redes neuronales, no mencionaste que ellas aprenden de si mismas.

[@angelicasanabria7209]

La cadena de Markov se puede ejemplar como el auto-corrector del teclado .. ?

[@lrawicz]

Pregunta del min 8.30 : ¿probar la funcion sigmoide, lo que implica probar con todos los numeros que van de 0 a N, no llevaria una cantidad infinita de tiempo?

[@veechu1246]

Si aplicas esta operacion en un programa de computacion, el tiempo de calculo sera minimo a que tu lo hagas en la libreta.

[@franciscomartin185]

bestial, de lo mejorcito que veo.