Hola estimado Javier Garcia, allá va mi historia. No sé en que año empecé a ver estos videos (los de redes neuronales), pero seguramente aún me encontraba en la Universidad (tengo mala memoria, hace 4 años que salí de la Universidad). En aquellos tiempos se hablaba mucho de Inteligencia Artificial, lamentablemente solo como moda sin saber qué es ni cómo funciona. Estaba buscando un tema de tesis y algo que me apasionara, para no caer en el típico software y la medición de aplicación en una empresa que eran los proyectos usuales como trabajo de grado en mi universidad (para obtener el títutlo de Ingeniero en Informática y Sistemas en Perú). Encontré su video, y me sirvió muchísimo, creo que muchos de los que estudiamos ingeniería también tenemos un interés por la física, he visto otros de sus videos en los que muy intuitivamente (al igual que en este) Ud. llega a demostrar las fórmulas o explicar como funciona todo, repito, INTUITIVAMENTE, ya que normalmente llevamos formulas en los cursos y pues nos las ponen delante y nadie nos dice como llegamos; sin embargo, con Ud. es posible entender hasta como razonó la persona que la ideó e incluso hace sentido la propia existencia de la fórmula, lo cual es increible y admiro, en sí, creo que se tiene que tener un entendimiento profundo del tema para poder hacer lo que Ud. hace (ya lo dijo Einstein, "no entiendes realmente algo a menos que seas capaz de explicárselo a tu abuela"). Seguí toda su serie de Redes Neuronales, en aquellos tiempos aún no había ni un resumen que alguien comentó después ni el código que otro usuario también compartió. Ello me llevó a poder programar una red neuronal en C++ (basandome en lo bien explicado que estaba esta serie de videos), combinar esto con un algoritmo de optimización (Algoritmo Evolutivo de Inspiración Cuántica) y finalmente presentar un trabajo, para mi, apasionante para obtener el título de Ingeniero en Informática y Sistemas. Ahora mismo he terminado una Maestría a tiempo completo vía una beca que se da en mi país (donde me pagan por estudiar y además los estudios) y he podido viajar a Uruguay, Argentina, Canadá y Estados Unidos para presentar posters relacionados a Redes Neuronales (ahora, he avanzado hacia las redes neuronales profundas para computación visual utilizando convoluciones para imágenes en 2D y 3D, ya sea para segmentación o clasificación). Cada cierto tiempo me encuentro en las recomendaciones de youtube vuestro video, así que esta vez me he tomado el tiempo para escribirle todo esto y decirle que gracias a su explicación intuitiva y muy buena hoy me dedico a redes neuronales, y el haber comprendido las bases mostradas por Ud. en este video me ha ayudado mucho para poder desarrollar una carrera en inteligencia artificial. Hace Ud. un trabajo magnífico que impacta en la vida de los demás, mi más sincero agradecimiento desde el fondo de mi corazón, de no haber encontrado una explicación como la de Ud. quizá me hubiera dedicado a otra cosa. Una vez más, muchísimas gracias.
Hola Israel, muchísimas gracias por encontrar un momento para escribir esta bonita historia. Me ha emocionado y también me motiva para seguir haciendo vídeos en este canal. No sabes cuánto me alegra que no solo te sirviera en su momento, sino que además supone tu trabajo de hoy en día. Recibe un cordial saludo y gracias a ti por compartir tus reflexiones!
@@Javier_Garcia Gracias Javier, siento que es lo mínimo que podía hacer. Aún me siguen sriviendo los videos, ahora mismo ando el de entropía y teoría de la información. Un abrazo, y espero algún día estar por España y poder ver una de sus cátedras (que lo son) en vivo. Saludos.
Javier, te quiero dar las gracias por este tutorial, en verdad me sirvió para comprender forma inicial el funcionamiento de una red neuronal.... saludos desde México
Muy bien, sólo te hago una crítica constructiva: En muchos puntos del video hablas de valores que no se encuentran en la pizarra que dibujas, o no coinciden. Esto puede confundir a algún despistado. Por ejemplo, cuando hablas de salida deseada y salida real de "y", escribes los valores que ingresó la psicóloga (100, 60, 32 y 27), el 60 debería ser "cantidad de hijos" (en la primera línea, "1"). O sea, deberías haber escrito 100, 1, 32 y 27.
Interesante tema, en la Universidad me dan a elegir entre Redes neuronales/lógica difusa, o reconocimiento de patrones, la verdad no sé cual elegir, muy útil el video para ir viendo cual elegir.
Hola Javier, muchas gracias por el tiempo dedicado a explicarnos este tema; excelente, pregunta que no tiene nada que ver con las redes neuronales XD, ¿Que software utilizas para la escritura? la he visto en varios videos. Saludos y nuevamente, gracias!!
Recién me encuentro con este video ya que quiero aprender a programar redes neuronales desde cero!! Gracias por tu interesante y concisa explicación. Una duda, si el valor de salida fuera 0.5, la IA elije aleatoriamente que valor le da a la "y"?? O la descarta por encontrarse en el medio de ambas posibles respuestas? Un saludo!
Que tal Javier. Muy educativos tus videos. Quería preguntarte si conoses de alguna librería, plataforma... donde se pueda aprender sobre redes neuronales evolutivas.
Para este caso concreto, un problema en el que se tiene que predecir si una pareja se divorcia o no, ¿qué diferencias existirían entre abordarlo con KNN con respecto a usar redes neuronales?
Hola Javier. Un videotutorial muy bueno y muy bien explicado. De hecho, en cuanto he acabado de verlo me he puesto a practicar. Estoy mirando si puedo aplicarlo para saber si un médico me va a atender en X segundos siendo yo el siguiente (sin cola) pero no acabo de saber como plantearlo para poderlo entrenar. Tengo clara la salida: 1 -> si, 0 -> No... pero no tengo ni idea de que valores de entrada tendría que poner. ¿Qué valores (concepto) tendría que poner en las x's? ¿Recomiendas alguna documentación donde explique como plantear los problemas y montar su arquitectura? Un saludo!!!!
Muchísimas gracias Javier, no había comprendido del todo el concepto por las clase en linea pero gracias a este vídeo lo comprendí, saludos desde México!
Estimado amigo, antes que nada gracias por su genial explicacion. Podria confirmarme si ese calculo que ustede realiza para "corregir" los parametros en base al error, es la famosa Funcion de Activacion? Saludos.
no puede ser.... buscando cosas super interesantes por youtube y de golpe oigo una voz familiar... y me digo a mi mismo joder es el mejor (y el unico) profe particular que he tenido... ole tu javi eres como un agujero negro de cosas interesantes, un saludo y felicidades por el exito en el canal
Hola javier! estoy subscrito a tu canal de youtube y me gustaria empezar a aprender redes neuronales, actualmente estudio programacion pero temo no estar muy avanzado en matematica, es necesario mucho conocimiento en eso para aprender a fabricar redes neuronales?, estoy aprendiendo de a poco, pero uqeria saber si puedo ir haciendolo paralelamente, desde ya muchisimas gracias y perdon por hacerte perder el tiempo!
Hola Javier, estoy profundamente agradecida contigo. Gracias a tu vídeo he entendido más claramente cómo funcionan las redes neuronales y cómo puedo aplicar esta metodología a mi tesis. Apenas he visto el primer vídeo pero ten por seguro que veré el resto. Un fuerte abrazo trasatlántico de una estudiante mexicana.
Hola Javier! Tengo una terrible duda. Tú trabajas con un vector de entrada para hacer todo el desarrollo de las ecuaciones. Que pasa si estoy entrenando a una red, tendría que usar una matriz donde las filas de dicha matriz serían las entradas y las columnas serían los ejemplos con la que entrenamos la red, osea n°fila=n°entradas y n°columna=n°ejemplos. Por lo tanto, si suponemos que la red solo tiene una neurona de salida, teóricamente tendría que tener un único valor de umbral, pero como la estamos entrenando, la salida será un vector con un tamaño igual al de la cantidad de ejemplos y al hacer el backpropagation tendra un vector umbral cuyo tamaño será igual al número de ejemplos. Hacemos el algoritmo y la red se entrena de forma perfecta. Ahora cuando vamos a la práctica, y la ponemos a prueba, la matriz de entrada de antes(entrenamiento) ahora será un vector cuyo tamaño depende de las entradas de la red y la salida tendra un único valor de umbral al haber solo una neurona de salida. Esa es mi duda. Que pasó con el vector de umbral que obtuve mediante el entrenamiento? Como lo uso? Se supone que por ejemplo, si clasificamos frutas, entrará una fruta por vez(vector) y no un cajón de frutas(matriz)
0 y 1 sí, son números binarios, pero se usan ampliamente porque es posible representar el porcentaje. 0%, 10%, 20%, ... 90%, 100%; 0.0, 0.1, 0.2, 0.3 .... 0.9 y 1.0
me encantan tus videos son geniales, soy medico fisiologo y gracias a ti he podido entender muchas cosas, seria genial que hicieras algunos basicos sobre matematicas superiores, me gusta el pizarron negro.
A todos los que les interese este tema, les recomiendo probar un juegos de la compañía paradox, se basan en la historia y cada año en ese juego es una red neuronal. Ejemplo el juego empieza en el año 711 y acaba el 1600 ejemplo pues depende de lo que hayas echo la historia cambia y en cada partida es la historia cambia. Catad estos videos: ua-cam.com/video/nXqtYQd4kf4/v-deo.html
Superinteresante, pero, siento que es lo que yo siempre acabo pensando de la IA, que realmente no somos capaces de crear una verdadera inteligencia artificial, porque solo podemos programar respuestas, en el ejemplo del video, la etapa de aprendizaje, no es mas que un ajuste de unos parametros, que siempre daran una respuesta estadisticamente muy cercana a la realidad, sin contar que solo existian 2 estados posibles, divorcio o no, y en un tema bastante claro. Acepto que esto solo es un principio, y que quizas estemos a años luz de una verdadera IA, como digo es muy interesante, pero yo estoy buscando un verdadero hilo para seguir un verdadero desarrollo de IA que no encuentro. Saludos.
Um... pinta genial, llevaba un tiempo queriendo darle a las redes neuronales y ahora parece algo accesible. Como quizás me pueda servir para el trabajo, te pregunto por si me pudieras indicar... ¿Crees que sería posible, a partir de muestras de fuerza predecir cuando una persona va a alcanzar su máxima fuerza? PD: Muchas gracias!
Hola, buena tarde! Me gustaría descargar pythia o simbrain y me gustaría si pudiera proporcionarme alguna página para poder descargarlos o bien algún otro software para realizar trabajos con redes.
Hola, Cordial saludo, me comunico para felicitarlo por su vídeos, pues son herramientas valiosas que no hace digerible temas en el mundo de notación extraña que en ocasiones debemos enfrentar. También me gustaría saber como crea estos vídeos, que herramientas o software utiliza pues me gustaría utilizarlos en mi aula y como recurso tecnológico. Muchas gracias de nuevo por su labor.
Es algo tan análogo, tan disperso, como cuando te enseñan sobre los amplificadores operacionales, que son los únicos componentes electrónicos que pueden interactuar con el mundo real, midiendo o comparando fenómenos físicos. En cuanto a lo oculto de los algoritmos de cáculo del perceptrón, sería como hablar de física cuántica. Muy interesante.
que bien amigo... he leído sobre el tema en libros pero no es fácil entender lo que acabas de explicar... podrías luego hacer algún vídeo sobre lógica difusa?... existe algún software para poder probar o emular esto que estas explicando?
mm muy buena explicación, pero hasta ahora no encuentro un vídeos que se dedique a la implementacion en algún lenguaje; si alguien encontro uno agradeceria que lo comparta, Saludos
Hola Javier que tal, te quería felicitar por los videos que has subido son muy didácticos y ya puedo entender algunas cosas que antes se me hacían difíciles de comprender. Agradezco el tiempo que te has dado para proporcionarnos esta información. Soy un estudiante de ing. de sistemas y quisiera saber si me puedes dar algunos consejos acerca de cómo entender el algoritmo PCA de reconocimiento facial. Es un trabajo que tengo que presentar, pero no logro entender cómo funciona el algoritmo, ya que veo mucha información de fórmulas matemáticas en algunas tesis. Crees que me puedas recomendar algún libro acerca de esto o algunos videos. Te lo agradecería bastante. Te dejo mi correo por si deseas contactarme jaimez17g@gmail.com. Saludos.
hola Javier te escribo desde Peru me gustaría que agües un tutorial si sabes algo del tema de google tensorflow he buscado por muchos lugares pero no eh encontrado nada serio te agradecería mucho
Entonces los datos que ya aprendió tienen establecidos los resultados, y cuando se ingresan nuevos datos solo los compara con lo que ya aprendió y da un resultado lo más cercano a lo que el sabe. Osea al final de cuentas todo se basa en comparar números de acuerdo a las reglas aprendidas y dar un resultado cercano.
Muy bueno me he quedado con ganas de ver el siguiente video le decia a mis alumnos sobre que podria ser el sistema del movimiento browmiano donde una variable seria la temperatura otro el tamaño y otro la densidad del medio. No se si yo tenga la idea pero me gusto
Felicidades por vuestro tutorial,, muy bien explicado,,,, cual seria la posibilidad de que implementes un ejemplo en Matlab u en otro software?? estoy intentando entrar al mundo de las redes neuronales para tratar imagenes
7 років тому
¿Cómo se llama el aparato con las ruedas? porque el modelo es el perceptrón, pero el aparato electrónico tiene un nombre?
Soy un puto genio, no tenia ni idea como hacer esto y al final era como a mi se me había ocurrido hacerlo desde un principio xD Pero de todas formas muy buena explicación :D
No estaba buscando nada de esto en Internet, me tope con esto casualmente. Me recuerda mucho a modelos estocásticos, con cadenas de markov. Rede neuronal estocásticas. Buen video.
Javier, muchisimas gracias por tu aporte. Al igual como comento otra persona por ahi, aportes como el tuyo desinteresado nos anima en seguir creyendo en que la buena voluntad y las ganas de ayudar al projimo sin esperar nada no se ha perdido. Se nota el esfuerzo q le has puesto a todos tus videos para hacerlo ameno y mantener la atencion del espectador.Un abrazo y suerteBusque los siguientes videos q mencionaste al final del 7mo video de Redes Neuronales pero al parecer no volviste a hacer alguno, una pena.
Quiero decirle que lo felicito por tener esa idea de entregar concocimiento, yo vivo entuciasmado con los procesos que involucran sistemas de infrencia difusa, y siempre quise entrar en el conocimiento de las redes neruonales artificiales, ya he visto a partes los cursos de redes como el de identificacion de letras que hizo hace ya unos meses. solo me resta decirle gracias y adealnte!
Muy entenedor el video, en un futuro queria dedicarme al estudio de IA y creo que me has ayudado con este curso a comprender mejor la base de todo. Gracias por el curso y sigue asi!!
Hola estimado Javier Garcia, allá va mi historia.
No sé en que año empecé a ver estos videos (los de redes neuronales), pero seguramente aún me encontraba en la Universidad (tengo mala memoria, hace 4 años que salí de la Universidad). En aquellos tiempos se hablaba mucho de Inteligencia Artificial, lamentablemente solo como moda sin saber qué es ni cómo funciona. Estaba buscando un tema de tesis y algo que me apasionara, para no caer en el típico software y la medición de aplicación en una empresa que eran los proyectos usuales como trabajo de grado en mi universidad (para obtener el títutlo de Ingeniero en Informática y Sistemas en Perú). Encontré su video, y me sirvió muchísimo, creo que muchos de los que estudiamos ingeniería también tenemos un interés por la física, he visto otros de sus videos en los que muy intuitivamente (al igual que en este) Ud. llega a demostrar las fórmulas o explicar como funciona todo, repito, INTUITIVAMENTE, ya que normalmente llevamos formulas en los cursos y pues nos las ponen delante y nadie nos dice como llegamos; sin embargo, con Ud. es posible entender hasta como razonó la persona que la ideó e incluso hace sentido la propia existencia de la fórmula, lo cual es increible y admiro, en sí, creo que se tiene que tener un entendimiento profundo del tema para poder hacer lo que Ud. hace (ya lo dijo Einstein, "no entiendes realmente algo a menos que seas capaz de explicárselo a tu abuela"). Seguí toda su serie de Redes Neuronales, en aquellos tiempos aún no había ni un resumen que alguien comentó después ni el código que otro usuario también compartió. Ello me llevó a poder programar una red neuronal en C++ (basandome en lo bien explicado que estaba esta serie de videos), combinar esto con un algoritmo de optimización (Algoritmo Evolutivo de Inspiración Cuántica) y finalmente presentar un trabajo, para mi, apasionante para obtener el título de Ingeniero en Informática y Sistemas. Ahora mismo he terminado una Maestría a tiempo completo vía una beca que se da en mi país (donde me pagan por estudiar y además los estudios) y he podido viajar a Uruguay, Argentina, Canadá y Estados Unidos para presentar posters relacionados a Redes Neuronales (ahora, he avanzado hacia las redes neuronales profundas para computación visual utilizando convoluciones para imágenes en 2D y 3D, ya sea para segmentación o clasificación). Cada cierto tiempo me encuentro en las recomendaciones de youtube vuestro video, así que esta vez me he tomado el tiempo para escribirle todo esto y decirle que gracias a su explicación intuitiva y muy buena hoy me dedico a redes neuronales, y el haber comprendido las bases mostradas por Ud. en este video me ha ayudado mucho para poder desarrollar una carrera en inteligencia artificial. Hace Ud. un trabajo magnífico que impacta en la vida de los demás, mi más sincero agradecimiento desde el fondo de mi corazón, de no haber encontrado una explicación como la de Ud. quizá me hubiera dedicado a otra cosa. Una vez más, muchísimas gracias.
Hola Israel, muchísimas gracias por encontrar un momento para escribir esta bonita historia. Me ha emocionado y también me motiva para seguir haciendo vídeos en este canal. No sabes cuánto me alegra que no solo te sirviera en su momento, sino que además supone tu trabajo de hoy en día.
Recibe un cordial saludo y gracias a ti por compartir tus reflexiones!
@@Javier_Garcia Gracias Javier, siento que es lo mínimo que podía hacer. Aún me siguen sriviendo los videos, ahora mismo ando el de entropía y teoría de la información. Un abrazo, y espero algún día estar por España y poder ver una de sus cátedras (que lo son) en vivo. Saludos.
Javier, te quiero dar las gracias por este tutorial, en verdad me sirvió para comprender forma inicial el funcionamiento de una red neuronal.... saludos desde México
+Edwin Enriquez Gracias a ti por verlo y comentar! Me alegro mucho de que te haya servido! Un saludo!
Interesante! Aunque la visualización del Perceptón Multicapa sea un ejemplo, me recuerda mucho a la máquina de Alan Turing.
Muy bien, sólo te hago una crítica constructiva: En muchos puntos del video hablas de valores que no se encuentran en la pizarra que dibujas, o no coinciden. Esto puede confundir a algún despistado.
Por ejemplo, cuando hablas de salida deseada y salida real de "y", escribes los valores que ingresó la psicóloga (100, 60, 32 y 27), el 60 debería ser "cantidad de hijos" (en la primera línea, "1"). O sea, deberías haber escrito 100, 1, 32 y 27.
Maestro Javier gracias por compartir sus cursos, me urge su continuación...saludos desde México :)
Muchas gracias por esta excelente explicación, muy buena para gente interesada en aprender IA. Saludos desde México!
Excelente tutorial!!! Muchisimas gracias, haré un examen y no comprendía del todo bien el funcionamiento del perceptrón multicapa. Saludos!!
Interesante tema, en la Universidad me dan a elegir entre Redes neuronales/lógica difusa, o reconocimiento de patrones, la verdad no sé cual elegir, muy útil el video para ir viendo cual elegir.
Hola Javier, muchas gracias por el tiempo dedicado a explicarnos este tema; excelente, pregunta que no tiene nada que ver con las redes neuronales XD, ¿Que software utilizas para la escritura? la he visto en varios videos. Saludos y nuevamente, gracias!!
Maestro No le vendría mal estudiar pedagogía a los 9 minutos ya me cansé de escuchar explicaciónes reiterativas.
Recién me encuentro con este video ya que quiero aprender a programar redes neuronales desde cero!! Gracias por tu interesante y concisa explicación. Una duda, si el valor de salida fuera 0.5, la IA elije aleatoriamente que valor le da a la "y"?? O la descarta por encontrarse en el medio de ambas posibles respuestas? Un saludo!
variables de entrada, una caja como una maquina, una variable de salida "y", parece un tema de Señales Y Sistemas...
Que tal Javier. Muy educativos tus videos. Quería preguntarte si conoses de alguna librería, plataforma... donde se pueda aprender sobre redes neuronales evolutivas.
Para este caso concreto, un problema en el que se tiene que predecir si una pareja se divorcia o no, ¿qué diferencias existirían entre abordarlo con KNN con respecto a usar redes neuronales?
La mecánica cuántica es como las redes neuronales. Próxima a la realidad pero no se entiende por qué aproxima también.
Hola Javier. Un videotutorial muy bueno y muy bien explicado. De hecho, en cuanto he acabado de verlo me he puesto a practicar. Estoy mirando si puedo aplicarlo para saber si un médico me va a atender en X segundos siendo yo el siguiente (sin cola) pero no acabo de saber como plantearlo para poderlo entrenar. Tengo clara la salida: 1 -> si, 0 -> No... pero no tengo ni idea de que valores de entrada tendría que poner.
¿Qué valores (concepto) tendría que poner en las x's? ¿Recomiendas alguna documentación donde explique como plantear los problemas y montar su arquitectura?
Un saludo!!!!
Oye ¿Dímelo qué soft estás a usar? Me he encantado. Podría usar en mis clases.
Muy buena la explicación, la parte práctica y objetiva es mas que útil. Sigo con el resto.
Muchísimas gracias Javier, no había comprendido del todo el concepto por las clase en linea pero gracias a este vídeo lo comprendí, saludos desde México!
Muy buen video Javier! Saludos a todos/as 😄
Estimado amigo, antes que nada gracias por su genial explicacion. Podria confirmarme si ese calculo que ustede realiza para "corregir" los parametros en base al error, es la famosa Funcion de Activacion? Saludos.
¿Es un análisis de componentes principales para la construcción? Me refiero a los parámetros. Luego es acumulación para el patrón...
Sigue así tio
por que en todos los cursos de redes neuronales o algoritmos geneticos solo nos enseñan la teoria y no nos muestran como programarlo???!!!!!
no puede ser.... buscando cosas super interesantes por youtube y de golpe oigo una voz familiar... y me digo a mi mismo joder es el mejor (y el unico) profe particular que he tenido... ole tu javi eres como un agujero negro de cosas interesantes, un saludo y felicidades por el exito en el canal
VB
Hola ,en momentos lograba entender, pero al final ,no entendí nada . Gracias .
disculpa pero eso no es una ecuación moldeada al conocimiento de un especialista? en que se diferencia de la logica difusa ?
mucho brilla tu video tengo que usar lentes oscuros para verlo
por que le ponen diferentes nombre a lo de siempre?, algoritmo, sera un criterio comercial?
ahhh...
eso esta muy...
cutre...
si yo fui youtuber...
hacia diapositivas con el movil.
ya no segui de youtuber por falta d pc.
Tienes algún tipo de problema cognitivo? parece que si
Como desesperan los videos en los que estan escribiendo
Me encanta estos temas que no conozco, me gusta escucharlos a manera de podcat. Gracias 🥺❤️👏🏽
Hola javier! estoy subscrito a tu canal de youtube y me gustaria empezar a aprender redes neuronales, actualmente estudio programacion pero temo no estar muy avanzado en matematica, es necesario mucho conocimiento en eso para aprender a fabricar redes neuronales?, estoy aprendiendo de a poco, pero uqeria saber si puedo ir haciendolo paralelamente, desde ya muchisimas gracias y perdon por hacerte perder el tiempo!
Voy por la mitad. Solo decirte gracias por el contenido y la forma didáctica de explicarlo.
Excelente video!
Hola Javier, estoy profundamente agradecida contigo. Gracias a tu vídeo he entendido más claramente cómo funcionan las redes neuronales y cómo puedo aplicar esta metodología a mi tesis. Apenas he visto el primer vídeo pero ten por seguro que veré el resto. Un fuerte abrazo trasatlántico de una estudiante mexicana.
Genial! Ya me vas diciendo qué tal a medida que los vayas viendo :) Un abrazo desde España!
Que herramienta usa para hacer esos gráficos?
en 7:25 me hizo un click para siempre en la cabeza
Buen ejemplo, aunque lo de la psicóloga informática, son pocas, puedes hacer ejemplos en matlab, C# o labview??
exelente viejo, me encanto, y gracias por tomarte la molestia para expicar esto. Necesitava repasarlo y que mejor con una muy buena explicacion.
Muy bien explicado. Gracias. Buen video. Voy a seguir viendo los otros del curso.
Wao que buena explicación...
SE TRABAJA CON ESTDISTICA INFERENCIAL LAS REDES NEURONALES?
Hola Javier! Tengo una terrible duda. Tú trabajas con un vector de entrada para hacer todo el desarrollo de las ecuaciones. Que pasa si estoy entrenando a una red, tendría que usar una matriz donde las filas de dicha matriz serían las entradas y las columnas serían los ejemplos con la que entrenamos la red, osea n°fila=n°entradas y n°columna=n°ejemplos.
Por lo tanto, si suponemos que la red solo tiene una neurona de salida, teóricamente tendría que tener un único valor de umbral, pero como la estamos entrenando, la salida será un vector con un tamaño igual al de la cantidad de ejemplos y al hacer el backpropagation tendra un vector umbral cuyo tamaño será igual al número de ejemplos. Hacemos el algoritmo y la red se entrena de forma perfecta. Ahora cuando vamos a la práctica, y la ponemos a prueba, la matriz de entrada de antes(entrenamiento) ahora será un vector cuyo tamaño depende de las entradas de la red y la salida tendra un único valor de umbral al haber solo una neurona de salida. Esa es mi duda. Que pasó con el vector de umbral que obtuve mediante el entrenamiento? Como lo uso?
Se supone que por ejemplo, si clasificamos frutas, entrará una fruta por vez(vector) y no un cajón de frutas(matriz)
0 y 1 sí, son números binarios, pero se usan ampliamente porque es posible representar el porcentaje.
0%, 10%, 20%, ... 90%, 100%;
0.0, 0.1, 0.2, 0.3 .... 0.9 y 1.0
Excelente Javier, muy didáctico
ничего ведь не понятно, давай на русском бро или на английском
Muy bien explicado y con buenos ejemplos, un genio!
Por que la psicologa sabia IA jaja
me encantan tus videos son geniales, soy medico fisiologo y gracias a ti he podido entender muchas cosas, seria genial que hicieras algunos basicos sobre matematicas superiores, me gusta el pizarron negro.
saludos desde Cuba
Un gran video
Muy oscura la pantalla
Menudo ladrillo !!!
8:40 Los valores no serian 100 - 1- 32- 27??? porque se estan mezclando los valores de la primera fila con un valor de la segunda..
A todos los que les interese este tema, les recomiendo probar un juegos de la compañía paradox, se basan en la historia y cada año en ese juego es una red neuronal. Ejemplo el juego empieza en el año 711 y acaba el 1600 ejemplo pues depende de lo que hayas echo la historia cambia y en cada partida es la historia cambia.
Catad estos videos: ua-cam.com/video/nXqtYQd4kf4/v-deo.html
Superinteresante, pero, siento que es lo que yo siempre acabo pensando de la IA, que realmente no somos capaces de crear una verdadera inteligencia artificial, porque solo podemos programar respuestas, en el ejemplo del video, la etapa de aprendizaje, no es mas que un ajuste de unos parametros, que siempre daran una respuesta estadisticamente muy cercana a la realidad, sin contar que solo existian 2 estados posibles, divorcio o no, y en un tema bastante claro.
Acepto que esto solo es un principio, y que quizas estemos a años luz de una verdadera IA, como digo es muy interesante, pero yo estoy buscando un verdadero hilo para seguir un verdadero desarrollo de IA que no encuentro.
Saludos.
Me suena exactamente igual a mínimos cuadrados ordinarios.
Um... pinta genial, llevaba un tiempo queriendo darle a las redes neuronales y ahora parece algo accesible.
Como quizás me pueda servir para el trabajo, te pregunto por si me pudieras indicar...
¿Crees que sería posible, a partir de muestras de fuerza predecir cuando una persona va a alcanzar su máxima fuerza?
PD: Muchas gracias!
No entendi ni verga
Hola, buena tarde! Me gustaría descargar pythia o simbrain y me gustaría si pudiera proporcionarme alguna página para poder descargarlos o bien algún otro software para realizar trabajos con redes.
Hola, Cordial saludo, me comunico para felicitarlo por su vídeos, pues son herramientas valiosas que no hace digerible temas en el mundo de notación extraña que en ocasiones debemos enfrentar. También me gustaría saber como crea estos vídeos, que herramientas o software utiliza pues me gustaría utilizarlos en mi aula y como recurso tecnológico. Muchas gracias de nuevo por su labor.
Es algo tan análogo, tan disperso, como cuando te enseñan sobre los amplificadores operacionales, que son los únicos componentes electrónicos que pueden interactuar con el mundo real, midiendo o comparando fenómenos físicos. En cuanto a lo oculto de los algoritmos de cáculo del perceptrón, sería como hablar de física cuántica. Muy interesante.
Crack!! Buenísima explicación. Me ha servido de mucho. Saludos desde Chile.
woooo... te voy a dar 100 likes!!!... gracias x la explicacion!!!
que bien amigo... he leído sobre el tema en libros pero no es fácil entender lo que acabas de explicar... podrías luego hacer algún vídeo sobre lógica difusa?... existe algún software para poder probar o emular esto que estas explicando?
No se ve nada
mm muy buena explicación, pero hasta ahora no encuentro un vídeos que se dedique a la implementacion en algún lenguaje; si alguien encontro uno agradeceria que lo comparta, Saludos
Hola Javier que tal, te quería felicitar por los videos que has subido son muy didácticos y ya puedo entender algunas cosas que antes se me hacían difíciles de comprender. Agradezco el tiempo que te has dado para proporcionarnos esta información. Soy un estudiante de ing. de sistemas y quisiera saber si me puedes dar algunos consejos acerca de cómo entender el algoritmo PCA de reconocimiento facial. Es un trabajo que tengo que presentar, pero no logro entender cómo funciona el algoritmo, ya que veo mucha información de fórmulas matemáticas en algunas tesis. Crees que me puedas recomendar algún libro acerca de esto o algunos videos. Te lo agradecería bastante. Te dejo mi correo por si deseas contactarme jaimez17g@gmail.com. Saludos.
Interesante.
Excelente
Hola, sí ya tenemos el modelo e ingreso datos nuevos me predice que está pasando o no con los datos más no nos da cuáles y cuántos datos?
Tengo una duda pero es acerca de otra cosa, disculpa el programa que usas para dibujar es de pc? y si es asi como se llama porfavor
hola Javier te escribo desde Peru me gustaría que agües un tutorial si sabes algo del tema de google tensorflow he buscado por muchos lugares pero no eh encontrado nada serio te agradecería mucho
y qué pasa si tuviéramos un dato nuevo igual a uno que ya haya estado registrado pero con un resultado distinto? se rebobina toda la red o qué pasa?
Hola. Además de felicitarte por ser éste uno de los mejores videos educativos que he visto quería preguntarte qué hardware de entrada usas.
Entonces los datos que ya aprendió tienen establecidos los resultados, y cuando se ingresan nuevos datos solo los compara con lo que ya aprendió y da un resultado lo más cercano a lo que el sabe.
Osea al final de cuentas todo se basa en comparar números de acuerdo a las reglas aprendidas y dar un resultado cercano.
Sabes que un vídeo esta bien explicado cuando dura 18 minutos y a ti te parece de 5. Gracias Javier.
excelente información para los que recién empezamos seria mucho pedir que nos comparta algún libro para seguir la ilación del curso gracias
me encanto mucho todos los videos muy ilustrativo... excelente explicación y bastante sencilla, pero q paso con la continuación de los videos ?? :(
Muy bueno me he quedado con ganas de ver el siguiente video le decia a mis alumnos sobre que podria ser el sistema del movimiento browmiano donde una variable seria la temperatura otro el tamaño y otro la densidad del medio. No se si yo tenga la idea pero me gusto
Felicidades por vuestro tutorial,, muy bien explicado,,,, cual seria la posibilidad de que implementes un ejemplo en Matlab u en otro software?? estoy intentando entrar al mundo de las redes neuronales para tratar imagenes
¿Cómo se llama el aparato con las ruedas? porque el modelo es el perceptrón, pero el aparato electrónico tiene un nombre?
Soy un puto genio, no tenia ni idea como hacer esto y al final era como a mi se me había ocurrido hacerlo desde un principio xD
Pero de todas formas muy buena explicación :D
podria ser mas claro las letras, eso ayudaria a concentrarse mejor luego la explicacion esta buena
mi profesor es doctor y no explica tan bien asi, habla tanto que no explica nada
No estaba buscando nada de esto en Internet, me tope con esto casualmente. Me recuerda mucho a modelos estocásticos, con cadenas de markov. Rede neuronal estocásticas. Buen video.
Esta genial esto, me llama la atención hacer que un software o segmento de código se vuelva inteligente
Yeah
Muchas gracias. Con su explicación he entendido mucho más que lo que logré leyendo algunos artículos.
Javier, muchisimas gracias por tu aporte. Al igual como comento otra persona por ahi, aportes como el tuyo desinteresado nos anima en seguir creyendo en que la buena voluntad y las ganas de ayudar al projimo sin esperar nada no se ha perdido. Se nota el esfuerzo q le has puesto a todos tus videos para hacerlo ameno y mantener la atencion del espectador.Un abrazo y suerteBusque los siguientes videos q mencionaste al final del 7mo video de Redes Neuronales pero al parecer no volviste a hacer alguno, una pena.
Quiero decirle que lo felicito por tener esa idea de entregar concocimiento, yo vivo entuciasmado con los procesos que involucran sistemas de infrencia difusa, y siempre quise entrar en el conocimiento de las redes neruonales artificiales, ya he visto a partes los cursos de redes como el de identificacion de letras que hizo hace ya unos meses. solo me resta decirle gracias y adealnte!
Las propagandas de abajo si que Jden................
Hola Javier te pregunto, que programa usas para escribir en los videos?
profesor, no he visto videos bien explicativos de gradiente decendente , ni de optimizacion para maching learning, si se anima super bien
Esta buenisisisisimo el contenido entero del canal
Muy buena explicación. En el caso de las redes de Kohonen, sigue los mismo pasos? o cuáles son las diferencias?
Es un gran video Javier, enhorabuena, está muy bien explicado y el tema es muy interesante. Saludos.
Excelente, por algo se comienza y por algo se termina.
Algún vídeo en matlab con algunos ejemplos de redes neuronales podrían subir
Muy entenedor el video, en un futuro queria dedicarme al estudio de IA y creo que me has ayudado con este curso a comprender mejor la base de todo. Gracias por el curso y sigue asi!!