Hola, he visto muchas paginas y videos, donde tratan de los temas de tu canal. Pero definitivamente, este ha sido el más completo y actualizado de unos 20 canales que he visto. Muchas FELICIDADES!!. Ya que la teoría esta muy bien complementada , con la parte practica, usando las librerías de Tensorfloe, Keras. Seria interesante si pudiera hablar de Sklearn y profundizar, haciendo una lista de Tensorflow, Keras, Sklearn... algo asi Tensorflow o Keras desde cero. Mucho animo!!! uno de los mejores aportes a la sociedad del siglo XXI
Arthur muchas gracias por tu comentario, qué bueno saber que te gustan mis explicaciones y los videos del canal. Gracias por tus sugerencias sobre sklearn, tensorflow, etc. Las tendré en cuenta para próximos videos. Un saludo! 😉
Que gran proyecto profe, muchos exitos Excelente video, espero revisar y aprender de lo mostrado. Saludos y gracias por la información.. Excelente video, espero revisar y aprender de lo mostrado. Saludos y gracias por la información..
Oye man, algo que no me queda claro sobre el tema de ML es que es la inferencia, por mas que leo y veo videos, no me queda aun claro, seria posible que lo expliques en un video o me comentes que es? enserio te lo agradeceria
Hola Joshua. Los cursos vienen, pero serán directamente a través de mi sitio web: codificandobits.com. Si estás interesado me puedes contactar a través de codificandobits.com/contacto. Un saludo!
Antes que todo, muchas gracias por la explicación. Solo un comentario, en tu ejemplo del minuto 8, creo que la imagen debería de decir Y=1 X es Par y Y=0 X es Impar, NO Y=1 X es entero y Y=0 X es no entero. Porque tu mismo lo dices en el ejemplo, los enteros son pares e impares, y aunque el resultado de Y=0 el número multiplicado por 1/2 fue un Número Entero Impar(7). Saludos
Hola Vico. Lo que ocurre es que en la imagen que mencionas me refiero a "0.5X" como entero o no entero. Es decir si el número "X" se multiplica por (1/2) y el valor resultante es un entero, entonces puedo afirmar que "X" será par, de lo contrario será impar. Un saludo!
Hola. Yo tampoco estoy de acuerdo con esta invasión del inglés, pero desafortunadamente en el caso de la inteligencia artificial la mayoría de los desarrollos y de los trabajos más importantes se encuentran en Inglés. Por esto he preferido usar en los videos los términos originales en inglés, para que quienes estén interesados los puedan encontrar fácilmente haciendo una búsqueda en internet. Un saludo!
![Big Data e Inteligencia Artificial - Machine Learning y Deep Learning en AWS [Spanish]](/img/n.gif)
🔥🔥Academia Online: codificandobits.com 🔥🔥
🔥🔥Asesorías y formación personalizada: codificandobits.com/servicios 🔥🔥
Hola, he visto muchas paginas y videos, donde tratan de los temas de tu canal. Pero definitivamente, este ha sido el más completo y actualizado de unos 20 canales que he visto. Muchas FELICIDADES!!. Ya que la teoría esta muy bien complementada , con la parte practica, usando las librerías de Tensorfloe, Keras.
Seria interesante si pudiera hablar de Sklearn y profundizar, haciendo una lista de Tensorflow, Keras, Sklearn... algo asi Tensorflow o Keras desde cero.
Mucho animo!!! uno de los mejores aportes a la sociedad del siglo XXI
Arthur muchas gracias por tu comentario, qué bueno saber que te gustan mis explicaciones y los videos del canal. Gracias por tus sugerencias sobre sklearn, tensorflow, etc. Las tendré en cuenta para próximos videos. Un saludo! 😉
Gracias por Compartir. Muy Buena Introducción. Simple pero Eficaz.
Excelente video, espero revisar y aprender de lo mostrado. Saludos y gracias por la información..
Me encantan sus Videos. No deje de subir videos estoy estudiando sobre eso y usted explica muy bien. Saludos!
Gracias por tus comentarios! Actualizando todas las semanas. Un saludo!
Que gran proyecto profe, muchos exitos
Gracias Carlos! Un saludo!
Que gran proyecto profe, muchos exitos
Excelente video, espero revisar y aprender de lo mostrado. Saludos y gracias por la información..
Excelente video, espero revisar y aprender de lo mostrado. Saludos y gracias por la información..
¡Hola Aaron y muchas gracias por tu comentario! Espero sigas conectado al canal. ¡Un saludo!
Excelente explicacion
Oye man, algo que no me queda claro sobre el tema de ML es que es la inferencia, por mas que leo y veo videos, no me queda aun claro, seria posible que lo expliques en un video o me comentes que es? enserio te lo agradeceria
Muy buenos sus videos
😉
Cuando vi el título pensé neurona vs cerebro vs humano.
Cómo puedo contactarme contigo amigo???
Hola! Me puedes enviar un correo a codificandobits@gmail.com. Un saludo y quedo pendiente!
A si tuvieras cursos en udemy o alguna plataforma lo compraria sin dudarlo
Hola Joshua. Los cursos vienen, pero serán directamente a través de mi sitio web: codificandobits.com. Si estás interesado me puedes contactar a través de codificandobits.com/contacto. Un saludo!
Antes que todo, muchas gracias por la explicación. Solo un comentario, en tu ejemplo del minuto 8, creo que la imagen debería de decir Y=1 X es Par y Y=0 X es Impar, NO Y=1 X es entero y Y=0 X es no entero. Porque tu mismo lo dices en el ejemplo, los enteros son pares e impares, y aunque el resultado de Y=0 el número multiplicado por 1/2 fue un Número Entero Impar(7). Saludos
Hola Vico. Lo que ocurre es que en la imagen que mencionas me refiero a "0.5X" como entero o no entero. Es decir si el número "X" se multiplica por (1/2) y el valor resultante es un entero, entonces puedo afirmar que "X" será par, de lo contrario será impar.
Un saludo!
Estoy consumiéndome tus videos como gominolas!
Crack
:) :) :)
¿De verdad es necesaria esa invasión del inglés a nuestra lengua? ¡Mah!! 😒😒
Globalización
Hola. Yo tampoco estoy de acuerdo con esta invasión del inglés, pero desafortunadamente en el caso de la inteligencia artificial la mayoría de los desarrollos y de los trabajos más importantes se encuentran en Inglés. Por esto he preferido usar en los videos los términos originales en inglés, para que quienes estén interesados los puedan encontrar fácilmente haciendo una búsqueda en internet. Un saludo!