Redes neuronales convolucionales CNN (Clasificación de imagenes)

[@diegoalejandrovarelagrajal9459]

La mejor explicación que he visto hasta ahora

[@pablomendez3768]

Aunque el vídeo es de hace dos años me ayudó mucho a comprender las RNC

[@antonioislasromero5539]

Es increíble la dedicación para explicar gracias

[@fannyaldaba706]

Podrías hacer un video ejemplificando la forma en que se trabaja CNN en MatLab, me gusta la manera en que explicas, me sirvió bastante este vídeo para entender un poco más. Gracias.

[@Kaname7Yuuki]

Like y me suscribo, gracias a tus explicaciones de muchos videos pude despejar mis dudas y reforzar lo que había investigado y comprendido de otros medios. El día de ayer sustente mi articulo académico y gracias a la información que recolecte por medio de tus videos salí mas que bien y ahora soy Ingeniero.

[@AMPTech]

Muchas felicidades, ingeniero!

[@Kaname7Yuuki]

@@AMPTech Muchísimas gracias, de verdad muy agradecido contigo. Lo tendré presente toda mi vida.

[@federico9500]

Excelente TODOS tus videos se nota la pasion que tienes por el tema GRACIAS!

[@Juanagogoolives]

Perfecto bro gracias por la explicación me salvaste 👍

[@habemusmeyer8047]

Hola Álex., Que tipo de matriz contiene un filtro para poder identificar una nariz o oreja? Muy bien explicado. Gracias

[@francisferri2732]

Tus videos son muy buenos me estan ayudando mucho gracias

[@miguelgutierrez8091]

Hola Alex es justamente lo que buscaba gracias. Excelente explicación aun que me hubiera gustado verlo en un ejemplo en código para terminar de entenderlo pero igualmente estuvo muy bien la explicación!! saludos gracias por hacer este tipo de vídeos :)

[@AMPTech]

Video del código ya viene la próxima semana :)

[@miguelgutierrez8091]

Excelente lo estaré esperando!!

[@felipeguzman9125]

Muy bien explicado, gracias.

[@aleja851]

Gracias!! Muy claro y concreto!

[@JorgeLuis-qd9yi]

Buena iniciativa pensé no encontrar videos sobre este tema 😁

[@08080m]

Fantástico Alex!!! Quedamos en espera de poder ver un ejemplo. Un saludo.

[@elpapu6917]

Buenisima explicacion

[@mauriciocalderon5270]

Excelente explicas muy bien gracias por tomarte el tiempo para ello

[@CQP280inv]

Excelente video, te felicito. Ojala el de codigo sea con la paqueteria tflearn, he ido aprendiendo con tus videos y con esa paqueteria en especifico. Quedo atento a tu próximo video. Gracias!!

[@alfredo3056]

Gracias por el aporte.

[@paulpopaul]

gracias bro, por dedicar tiempo y compartir conocimiento 💪🏻

[@josicoSiete]

A ver si pudieras hacer algo de RN Recurrentes, que se habla mucho menos sobre eso, pero siguen siendo muy interesante.

[@TheWuius]

Una consulta, sobre los filtros que se le hace a la imagen como determino para que uno sea de contrastes, otro de bordes, otro que detecte orejas, etc... o como logro detectar que cada filtro hará cada cosa.

[@coloroemprendedor]

tremendo video. gracias

[@jonathanquirozlaverde9829]

¿Que guia sigues o de donde obtienes la informacion? Algun libro... Me puedes recomendar literatura para esto por favor, gracias!

[@OscarAngaritaMartine]

Tienes ejemplos de SVM?

[@melcho192]

Hola Alex, estamos realizando nuestra tesis para reconocer el uso de casco de seguridad y guantes de aislamiento para trabajos en plantas eléctricas. Primero hemos utilizado las librerias de OpenPose para detectar los puntos antropométricos de las personas y ubicarnos en las zonas de interes (cabeza y manos). Después vamos a extraer solo las zonas de interes y queremos pasarlo a una segunda etapa que es validad si la imagen que hemos extraido corresponde a casco, cabeza, mano y/o guante. En este sentido por temas computacionales queremos hacer una red neuronal la más sencilla posible. Podrías encaminarnos para lograr la meta por favor.? Alguna recomendación. Saludos Juan Carlos Alarcon

[@yeremysantana6280]

Gracias por las explicaciones, falta pasar a realizar un pequeño ejemplo partiendo de cero, para pasar la teoría a la práctica. Una vez más, gracias

[@SundayDown]

Excelente explicación. ¡Felicidades!

[@MemoxCid]

Muchas Gracias

[@SuperManuelfr]

Genial explicación,muchas gracias

[@MrMIB983]

Videos mas seguido porfavor

[@germancruzram]

Muy interesante su canal. Quizás en alguna oportunidad podamos ver alguna implementación de redes convolucional para reconocimiento de imagen. Usando phyton u otras herramientas

[@miguelramirez4037]

Excelente explicación y como se entrena este tipo de redes ? Que algoritmo se usa ?

[@livesportshub]

Muy bueeno.. yo prefiero y de acuerdo a mi libro no llamar imagen de entrada sino "volumen de entrada" la salida luego de aplicar los filtros es "volumen de salida" una figura 2d con las salidas activadas de todos los filtros que puede servir como entrada a otra capa siguiente.

[@erwinpablopenacasas7160]

Excelente videos, la verdad explicados como para bbs

[@TheEtbevp]

Magnífico, me suscribo a tu canal crack.

[@estefanycastellon2172]

Muy buenos tus videos, te felicito. GRACIAS...!!

[@NullSafeArchitect]

Genial vídeo Alex!!! Me encantan tus vídeo y no me extraña que hayas sobrepasado los 3mil subscriptores en solo un año. Felicidades!

[@AMPTech]

Muchas gracias!

[@luis96xd]

¡Excelente video, todo muy bien explicado! Gracias

[@jfdolm]

Muy buen video. Una pregunta. Cántas capas ocultas y demas caracteristicas crees que pueda tener las API de reconocimiento de emociones de AMAZONG o Google? Quisiera saber a qué me voy a enfrentar

[@alvaronunezmendoza5476]

Si quiero aplicar esta CNN para reconocimiento facial, entonces, ¿si tengo un "Stride" de valor 1, el reconocimiento seria mas efectivo?

[@linaamaya5836]

Al utilizar redes neuronales, se reemplaza el proceso de segmentación y extracción de características, y podría reunirlo todo en un sólo bloque llamado "detección"?

[@AntonioGonzalez-tl3wc]

te la rifaste carnal disfrute mucho el video

[@h.kortajarena8363]

Gracias por todo amigo.

[@EMECATRONICOS]

funciona igual si lo uso con una señal de audio o señal EEG O ECG

[@marichelogarciavenegas6949]

Muy buen vídeo, muchas gracias!

[@sniperdaoud]

Hola. muchas gracias por el video esta muy bien explicado pero si puedes explicar como funciona el back propagation en el cnn, no lo encuentro bien explicado y tengo muchas dudas (los filtros de capas avanzadas como el que detecta ojos, orejas, nariz, ... ) nosotros los diseñamos o el back propagation los ajusta???

[@AMPTech]

Todo es ajustado por el forward y backpropagation, nosotros no tenemos que hacerlo "a mano"

[@sniperdaoud]

@@AMPTech si pero me gustaria entender como funciona el algoritmo. si tienes algoun link en español vien explicado porfa enbiamelo. muchas gracias :)

[@SeikonStreetLaw]

Los conceptos de max pooling y average pooling son los mismos que filtro media y filtro máxima? Ambos aplican un kernel de convolución en un conjunto de pixeles.

[@AMPTech]

Si, son conceptos similares

[@dentistrynotes]

bella explicación! rifado compa!

[@nayeliguzmanrodriguez2167]

¡Gracias! Excelente video :)

[@emanuellemos4346]

Como estas Alex ? Tengo varias preguntas por hacerte.. pero obvio si te hago miles no Las vas a contestar. Estuve leyendo mucho sobre machine learning y me encantaria sumergirme en este mundo. Le podria dedicar Todo El tiempo del mundo contal de aprenderlo. No tengo conocimientos en lenguaje de programacion, tengo una licenciatura en administracion de empresa. Como puedo empezar a aprender machine learning ? Necesito saber programacion o puedo ir aprendiendo en El Camino ? Por favor necesito ayuda me siento perdido en esto. Vi tus videos de machine learning, muy muy buenos, me ha salido todo igual en mi computadora.. pero hay algunas cosas que nose de donde Las sacas, solo salen por q Las copio .

[@santi1097p]

Alex, buen dia, tiene cursos de machine learning fuera de youtube?? Seria muy bueno saber, ya que es muy clara la forma en la que explicas

[@marisolsolis8369]

Excelente vídeo ❤

[@RubenMedranoLopez]

¡Muy interesante el vídeo! A partir de esto ¿cómo se podrían generar nuevas imágenes a partir del modelo que hemos entrenado?

[@robertonavarro944]

Muy buena explicacion de la CNN, habra mas adelante un codigo ejemplo?

[@AMPTech]

Si, lo tengo planeado para la próxima semana.

[@jovaniguadalupesantana25]

otra duda, que características debe de tener una pc para uso exclusivo de inteligencia artificial?

[@AMPTech]

Hola, aquí hay un vídeo en el que hablo de eso. Espero te sirva. kzbin.info/www/bejne/rZfbd4irZ655baM

[@DanielaGonzalez-hu2jf]

Espectacular!!!

[@dantelopez9392]

Genial...!!! Cuando haras el de las recurrentes?

[@agarwladi8405]

Hola muy gran video amigo pero la capa de salida que toma ? Acaso la imagen final pasada por todos esos filtros ? O como funciona esa parte

[@AMPTech]

Si, al final se concatena toda la información de las convoluciones (le llaman fully connected layer) y despues se manda a una capa de clasificacion con softmax

[@rorroartchanel]

al final de las capas de convolucion y poling hay una red neuronal normal no?

[@AMPTech]

Exacto

[@lucifronexpress5353]

muy bien explicado

[@ranjeth95]

Esta técnica funciona en imágenes donde hay varios objetos de una misma especia?. Es decir, que en una imagen hayan varios "peces" de la misma especie, esta técnica los identifique y los contabilice.

[@AMPTech]

Si, puedes hacer eso. Ve mis videos sobre deteccion de objetos con YOLO

[@eddercipra]

muchas gracias. eres un capo

[@anaidjm1]

genial, gracias! lo tengo más claro

[@fernandomezaibarra6910]

Mu bien explicado...talvez aplicando código Python.

[@mikelcovers1580]

Hola alex, estuvo muy interesante el vídeo , necesito un poco de ayuda para mi tesis de procesamiento de lenguaje natural para la clasificación automática de textos, no encuentro corpus en español (la mayor parte es ingles) de todas formas no lo tengo aun muy claro cual es procedimiento que tengo que seguir (Estoy un poco confundido).Podrías darme una ayudita para guiarme ...

[@AMPTech]

Claro, para clasificación de texto primero tendrás que vectorizar tu data. Búscate un algoritmo llamada word2vec (lo que hace es convertir el texto en números y lo pone en una matriz, términos o palabras similares estarán cerca entre ellas en esta matriz) ya después puedes hacer una red neuronal común y corriente para procesar tus datos y al final una capa softmax (la capa softmax es para clasificación, básicamente lo que entrega esta capa es la probabilidad de que el texto que ingresaste pertenezca o una clase en específico, el porcentaje más alto será lo que tu red prediga) Por otro lado puedes usar también una red convolucional o recurrente (en vez de una red neuronal común y corriente, pero te recomendaría que primero intentes con una estructura sencilla, ya que para clasificar texto muchas veces un modelo sencillo funciona muy bien) Espero te sirva de algo !

[@mikelcovers1580]

Gracias!!!! por la pronta respuesta, saludos desde peru!!!

[@jovaniguadalupesantana25]

quiero implementar una red neuronal convolutiva en tensorflow, pero no encuentro algun tutorial, saben de alguno que me recomienden?

[@AMPTech]

Espero esté te sirva kzbin.info/www/bejne/e3LUk2VmlJmFmsk

[@jovaniguadalupesantana25]

justo lo que buscaba, gracias, hace 1 mes no encontraba nada

[@colvoagencia6166]

Alex, me gustaría poder contactarte, es posible algún correo? o número ,me gustaría ver la posibilidad de cotizar un proyecto. saludos

[@edwardcruz517]

Urgente, ?alguien sabe alguna alternativa a las Redes Neuronales convolucionales para clasificar imagenes ??

[@Juanp082413]

bro como puedo comunicarme contigo necesito saber si podemos trabajar en un proyecto $$ Gx Salu2

[@miguelcampos867]

Genial

[@raulcamposnascimento]

Por curiosidade, de que país é o colega que esta falando no vídeo?É que estou estudando espanhol e é importante pra mim saber as origens hehe.

[@jonalexjm1]

parece mexicano

[@blackdj29]

Quede con ganas de ver ejemplo :(

[@AMPTech]

Ese viene pronto! :)

[@blackdj29]

+AMP Tech excelente bro !! 😁

[@mayarinlopez]

Gracias :-)

[@Pitzzel1300]

[@christianstein9507]

Para mi eso no es inteligencia artificial. Es solo ecuaciones lineales, sumas ponderadas y regresiones. Para mi se debería llamar inteligencia aplicada a algoritmos. La inteligencia artificial está muy, muy lejos en el horizonte.

[@juanvilar8784]

No me he enterado de nada. Mal explicado. Sorry.

[@cryptoblock123]

no es una nueva tecnologia. es un concepto viejo

[@santiagocabascango6514]

Tu lo has dicho.. Muchas cosas son antiguas pero en la practica ya se ve mejor El caso es de los cargadores inalambricos, eso es de años muuuy atrás