Realmente muy impresionante la capacidad que tenes para simplificar conceptos y enseñar. Fantástico video te mereces miles de suscriptores mas, pero por ahora sumas uno mas ! muchas gracias genial video ! lo voy a recomendar mucho !
Woow! Un vídeo muy condensado, con mucha información. Hay que verlo varias veces para pillar algo y buscar mas info fuera, pero se agradece. Otros youtubers habrían hecho con la misma información una serie de 20 capítulos. 8-)
Perdona por haber tardado en responderte, es que me he perdido/saturado un poco del tema. Este formato de pizarra se ve mas claro y secuencial pero en la pizarra clásica había mucha mas información y estaba mas elaborada. Quizás se pueda hacer una llegar a un compromiso entre las dos , cargando a veces, cuando el tema lo requiera imagenes de "pizarras" elaboradas fuera del vídeo y supercompletas.
bastante buena la parte de la explicacion no cabe duda que el esfuerzo debió de haber sido muy grande en este tema, creo que a la parte de la programacion si se le debio de haber dedicado al menos unas 2 horas de explicacion en otro video
Podría hacer un comentario acerca de cómo va la aplicación de estas redes en video (secuencias de imágenes, etc.). Es que en el ámbito del NLP, al tener un diccionario de palabras, tenemos un espacio finito (discreto) en los datos, mientras que en video hay una inmensa combinatoriedad en los datos…, es decir, es prácticamente imposible tener todas las imágenes que podría captar una cámara fija.
Hola, si WuDao está en la misma linea que switch transformers de Google que utiliza el paradigma MOE, aqui en este video en la ultima parte hablamos de esta arquitectura tan interesante --> th-cam.com/video/5SZWEy_E42I/w-d-xo.html
Uff mira lo que vengo a encontrar un domingo por la tarde. Gracias, me interesa mucho el tema ML y quiero aprender. Te sigo. Saludos!
Muchas gracias Luis! espectacular!. Ojalá nos ayudes con un video de transformes y mecanismos de atención en imágenes!
bien explicado, la verdad es que no entiendo porque no tiene mas visitas este video, felicidades y sigue asi!
Gracias por el comentario!!!
Es un increible la forma en que condesaste todo me ayudo bastante siempre se agradece este tipo de contenido
Genial! Gracias
Realmente muy impresionante la capacidad que tenes para simplificar conceptos y enseñar. Fantástico video te mereces miles de suscriptores mas, pero por ahora sumas uno mas ! muchas gracias genial video ! lo voy a recomendar mucho !
Thaaaanks!
Muchas gracias por estos videos. Tecnicos que es lo que necesitamos algunos
Genial, me anima a realizar mas de este tipo!
Genial video! Espero transformers y self attention en imagenes
Uno de los "hot-topics" de este año sin duda!
Woow! Un vídeo muy condensado, con mucha información. Hay que verlo varias veces para pillar algo y buscar mas info fuera, pero se agradece. Otros youtubers habrían hecho con la misma información una serie de 20 capítulos. 8-)
Gracias por el feedback! Este formato si es denso! Te gusta mas asi o con la pizarra como aqui --> th-cam.com/video/aVji_t_zibU/w-d-xo.html ?
Perdona por haber tardado en responderte, es que me he perdido/saturado un poco del tema. Este formato de pizarra se ve mas claro y secuencial pero en la pizarra clásica había mucha mas información y estaba mas elaborada. Quizás se pueda hacer una llegar a un compromiso entre las dos , cargando a veces, cuando el tema lo requiera imagenes de "pizarras" elaboradas fuera del vídeo y supercompletas.
Tenga su like buen hombre! Llevaba dos dias entendiendo el tema!!! Muchas gracias!!
Genial John!
llegaste a programar transformers compañero ?
bastante buena la parte de la explicacion no cabe duda que el esfuerzo debió de haber sido muy grande en este tema, creo que a la parte de la programacion si se le debio de haber dedicado al menos unas 2 horas de explicacion en otro video
Genial Luis, cómo siempre! Un abrazo!
Gracias pablo, me alegro!
Excelente video, gracias!
Gracias Erick!! :)
Podría hacer un comentario acerca de cómo va la aplicación de estas redes en video (secuencias de imágenes, etc.). Es que en el ámbito del NLP, al tener un diccionario de palabras, tenemos un espacio finito (discreto) en los datos, mientras que en video hay una inmensa combinatoriedad en los datos…, es decir, es prácticamente imposible tener todas las imágenes que podría captar una cámara fija.
Muy Buena explicación!!!. Gracias!!!!
Gracias Javier por el comentario, lo apunto para la siguiente entrega de Dr.Dato! Ya van unas cuantas peticiones en esta linea!
@@fullscan Gracias a usted ....muy atento en dedicar tiempo a responder.....gracias!!!
@@javierlamar7447 aplicaste transformers para generar texto compañero ?
sigue con màs temas de nlp por favor :)
asi se hará!
me ha encantado, me vi todo, rotanos el blog de la explicacion :)
Oye pues lo de subir las notas a github no es mala idea no?
No, esta genial :)
Excelente explicación, falta más contenido de este tipo en español.
Pregunta:
¿El WuDao 2.0 también está basado en transformers?
Gracias!
Hola, si WuDao está en la misma linea que switch transformers de Google que utiliza el paradigma MOE, aqui en este video en la ultima parte hablamos de esta arquitectura tan interesante --> th-cam.com/video/5SZWEy_E42I/w-d-xo.html
🙋