Ya tengo cursos! Aprende a programar desde cero con Python: www.domestika.org/es/courses/5228-introduccion-a-la-programacion-con-python/ringatech Aprende IA desde cero con Python: www.domestika.org/es/courses/5239-introduccion-a-la-ia-con-python/ringatech También puedes seguir mi lista de reproducción aquí en TH-cam para más videos de IA: th-cam.com/play/PLZ8REt5zt2Pn0vfJjTAPaDVSACDvnuGiG.html
Me encantaría predicción sobre valores de bolsa a varias capas (aunque hay mucho en inglés). Algo complejo es MULTIVARIABLE con opciones...y a hacernos ricos...
Gracias, lo consideraré. YT me ha ayudado a aprender cómo explicar cosas cada vez de mejor manera, mejor calidad, audio, video, apoyos, etc... (según yo), pero sí podría considerar hacer eso en un futuro no muy lejano
@@RingaTech Comenzar con el nivel que tienes en youtube seria perfecto, no creo necesario mas calidad, y me encantaria comprarte un curso completo desde 0 de Python, R, y todo lo referente a IA como un master class
Hola a todos. Soy médico y desarrollador de instrumentos que se aplican en medicina respiratoria. Quisiera vincularme con miembros del canal para realizar tareas en colaboración. Aprovecho para felicitar a Ringa Tech por su capacidad didáctica.
Sin dudas eres el mejor maestro de youtube. Tengo 65 años, soy ing civil. estoy involucrandome en un sistema de gestion de puentes que intenta incorporar modelos predictivos del deterioro para optimizar la inversion en mantenimiento y tu clase genial me ayudó a entender como es la iA que se puede aplicar a estos modelos. Excelente
Lo explicaste perfecto, esta debería de ser considerada la mejor explicación y definitiva sobre redes neuronales de todo youtube, podrías hacer un video sobre regresión lineal multiple 🙏🏼
Sin palabras. Un genio total, no solo por lo que seguramente sabes, sino por hacer tan facil los conceptos, tan accesibles. Te felicito y si, tenes que escribir un libro ademas, sin perder este sentido practico. Felicitaciones genio!!!
Muchas gracias! Qué bueno que te sirvió, este tipo de comentarios son los que me motivan jaja. Si te gustó y quieres ver más, tengo una serie (este es el video 1 de 4), aquí te dejo el link: th-cam.com/play/PLZ8REt5zt2Pn0vfJjTAPaDVSACDvnuGiG.html
En caso que les falle cuando realizen la prediccion, escriban mejor: print('Realizando una prediccion.') input_data = np.array([[100]]) resultado = modelo.predict(input_data) print('El resultado es: '+ str(resultado) + ' fahrenheit') Lo que hace aqui es convertir a un array 2d con una sola fila y una sola columna, que es lo que espera recibir el metodo 'predict'.
Sos un fenómeno. El año pasado como un "proyecto pandemia" empecé a estudiar redes neuronales y renegué como un campeón. Tus videos de redes neuronales me hubiesen definitivamente ahorrado mucho tiempo. Felicitaciones por el contenido y la didáctica. Saludos!
Excelente, qué bueno leer eso, es la idea tratar de quitarle la parte complicada que muchos meten desde el inicio. Si te gustó y no has visto los otros, tengo ya otros 4 videos en la serie por si te interesan. Te dejo la liga de la lista de reproducción, gracias por tu comentario! th-cam.com/play/PLZ8REt5zt2Pn0vfJjTAPaDVSACDvnuGiG.html
¡Muchas gracias! Aprendí a programar en Turbo C, Basic, Visual Basic y Ensamblador (hace mucho tiempo, nunca ejercí, con decirte que guardaba mis códigos fuente en diskettes de 3 1/2), me quedé empolvado pero con tu explicación entendí este tema de redes neuronales. Explicas muy bien, en ningún momento me aburrí. Super interesante.
Hacía meses que buscaba hacer un ejercicio sencillo, concreto y muy educativo. Aquí lo encontré. Hice el ejercicio con metros y yardas, cambiando valores y títulos. Aprendí mucho. Gracias. Like.
Sos un genio flaco. Ya tenia algo de conocimiento sobre redes, pero conseguiste condensar en 16 minutos la informacion suficiente para que una persona cualquiera se pueda armar su propia red, jugar con ella, y entender lo que esta haciendo! Muy bueno tu canal. Segui asi!
Gracias por tu comentario Geronimo, si te interesa tengo una lista de reproducción con más videos (este es el primero de la lista), te la dejo aquí por si te sirve: th-cam.com/play/PLZ8REt5zt2Pn0vfJjTAPaDVSACDvnuGiG.html
Yo tuve este problema: ValueError: Unrecognized data type: x=[100.0] (of type ) Y lo resolví así: resultado = modelo.predict(np.array([100.0])) Por si a alguien también le llegara a pasar. Muy buen video gracias por este aporte invaluable! Saludos.
Varios maestros pareciera que quieren que uno odie lo que ellos 'enseñan'. La gente no apasionada ni dedicada por un tema no sirve para ser maestro del mismo. Y aquí hay pasión y dedicación.
Es la mejor explicación, la más simple y práctica del mundo...me ahorrarte varios días de diseño de NN y formulación de ecuaciones. Eres mejor que los hindúes!
Tengo mucho varios días buscando un tutorial que sea sencillo, y bien explicado tanto en inglés como en español y definitivamente este ha sido el mejor de todos, siempre hacen ejemplos muy complejos como para demostrar el algo bastante simple Explicas muy bien, gracias por el video.
muy buen tutorial es hora de actualizarlo gracias solucion al predecir print("hagamos una prediccion") resultado = modelo.predict(np.array([100.0])) # Convert the list [10.0] to a NumPy array print("
Buenas, estoy aprendiendo a programar, hace meses que no sé por donde empezar con tanta información, y como me cuesta tanto empecé a practicar de lo que veía, ayudándome con Ias IAs, pidiéndole código para crear pequeños juegos en python y así entender como funciona todo, y ahora con este video me tiré a seguir el paso a paso, y al escribirlo manual tenía algunos errores, eso me ayuda a ir entendiendo mejor como se maneja todo. Te agradezco muchísimo por estos videos, voy a seguir mirándolos y practicando para meterme de lleno en este mundo que tanto me interesa.
Estoy haciendo la carrera de ciencia de datos y la verdad que tu explicación de redes neuronales es la mejor explicada que he visto en youtube. Excelente video
Jaja excelente, sí es la idea tratar de simplificarlo pero necesito más de 5 minutos! Espero te haya servido, tengo ya otros 3 videos en la serie después de este si te interesa seguir aprendiendo del tema, son los últimos videos que he subido a mi canal. Gracias por tu comentario!
@@RingaTech hola excelente expo, pero no me deja avanzar, me sale esto: ValueError Traceback (most recent call last) in () 1 print("Starting training...") ----> 2 historial = modelo.fit(eAG, HBA1c, epochs=1000, verbose='auto') 3 print("trainer model¡") despues esto: ValueError: in user code: File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/src/engine/training.py", line 1401, in train_function y despues esto: ValueError: Unknown loss function: 'mean_square_error'. Please ensure you are using a `keras.utils.custom_object_scope` and that this object is included in the scope. See www.tensorflow.org/guide/keras/save_and_serialize#registering_the_custom_object for details.
Es este video aprendí mucho mas que 3 años en la maestria sobre el concepto de redes neuronales. muchas gracias por tus valiosas aportaciones, eres en verdad muy brillante para explicar.
Excelente video, no se programar (soy abogado), estoy en aprender, y me fue super claro como lo explicaste. Voy a seguir estudiando esta área que es lo que más me interesa. Desde ya muchas gracias por compartir tu conocimiento, saludos desde Tucumán, Argentina.
Qué bueno que te sirvió! Y gracias por tu comentario, es bueno leer que sí fui claro jaja. Si te interesa, este es el video 1 de 4 de la serie, te dejo aquí la lista con los otros 3 videos en orden si gustas: th-cam.com/play/PLZ8REt5zt2Pn0vfJjTAPaDVSACDvnuGiG.html
He visto infinidad de videos sobre python y este me ha dejado miy gratamente sorprendido... FELICIDADES!!! GRAN contenido... magistralmente explicado...!!! Me suscribo en automático!!!!
Qué bueno que te gustó, gracias por tu comentario. Si te gusta este tema, tengo otros 3 videos después de este (los últimos del canal) que construyen sobre lo que vimos aquí. Gracias!
Quería felicitarte por el curso de Domestika ... realmente es excelente. Lo voy a recomendar siempre. Son temas complejos pero los explicas tan bien que cualquiera con conocimientos básicos de programación y un poco de matemática de secundaría puede entenderlos 👏👏👏👏
Una red neuronal indica que cuando se construye un proceso de inteligencia artificial se cree que la unidad minima de informacion es la neurona, y no es asi, la informacion esta en los nerotransmisores, la neruona es la caja y la fuente de poder, no hace mas nads.
Mis respetos hacia usted caballero, como bien sabra soy estudiante en ciencia de datos e inteligencia artificial y hubo algunas complicaciones en la situacion de investigaciones que he hecho, pero no hay nada igual que tus videos explicando. Y mis respetos hacia usted caballero, muchas gracias por hacer este tipo de contenido. Espero que un futuro podramos hacer un proyecto juntos debido a que este tipo de temas me encanta. Hasta luego caballero y que tenga un bonito dia.
8:00 Una pequeña corrección en los datos de entrenamiento fahrenheit = np.array([-40, 14, 32, 46.4, 59, 71.6, 100.4], dtype=float) No estaban bien convertidos, lo que hace que el resultado no sea tan exacto. He entrado en tu documento de colab y cambiado a estos datos y me ha dado el valor casi exacto por 0.00003 de diferencia
@@ashwdq Tienes razón a mí también me ha dado 211.99998 ahora al pasar 100 Celsius a Fahrenheit, pero al momento de pasar 101 Celsius a Fahrenheit me ha dado 213.8 que está bien. He aumentado el volumen de datos de entrenamiento y me ha dado bien aunque algunas veces vuelve a tener problemas. celsius = np.array([-183, -135, -103, -80, -40, -10, 0, 8, 15, 22, 38, 90, 120, 173, 200], dtype=float) fahrenheit = np.array([-297.4, -211, -153.4, -112, -40, 14, 32, 46.4, 59, 71.6, 100.4, 194, 248, 343.4, 392], dtype=float)
Me acabo de ver el video de nuevo y puede reduciendo el valor del optimizers.Adem en 9:30 durante el entrenamiento sea capaz de conseguir una medida más precisa.
@@ashwdq para este ejemplo basta con redondear a dos decimales el resultado, realmente al trabajar con binarios nunca nos dan números exactos, sino que por dentro se redondea a muchos decimales según el tipo del dato. Es lo que se hace en calculadoras y en los ordenadores.
Me tomo 3 años poder entender este video... y ando dando mis primeros pasos... en este momento estoy entrenando un modelo... gracias por publicar esto hace 3 años... estoy investigando mi camino de vida.
Tengo una duda ,También estoy iniciando con este tema. pero tengo un inconveniente con la libreria(tensorflow) , no se si se deba a la forma de la importacion o la version de python o version de las librerias . me puedes decir las versiones de las librerias y de python que utilizas?
Muchas gracias por el video, lo estoy viendo 2 años después de que lo publicaste pero quiero aprender IA como programador, gracias nuevamente. Y la explicación única, de verdad !!
Lo que no te enseñan en las universidades, que grande y en serio muchas gracias por el contenido. solo me gustaría preguntar algo: ¿Podrías hacer una mini red neuronal como esta misma pero sin las librerías? porque viendo el proceso de las librerías queda un poco confuso como es que funcionan los algoritmos de asignación de pesos y los ciclos que debe hacer la red para aprender, ¿o es muy complejo? lo digo desde mi ignorancia pero es un tema que me apasiona y verlo con el mejor (Ringa Tech) seria espectacular.
Hola, claro. Está muy técnico pero sí se puede. Igual puedo revisar ese tema entre las redes neuronales convolucionales y los algoritmos genéticos (temas que quiero tocar en siguientes videos). Requiere tener conocimiento de vectores y cálculo diferencial (derivadas, derivadas parciales) pero ya si se necesita también reviso eso jaja
@@RingaTech La verdad si se pudiese hacer de esa manera seria genial y algo no tan complejo (si es que se puede porque esto no es como sumar 2 números xD) para poder entender el concepto de red neuronal por medio de la programación que uno mismo podría hacer, para entender como se aplican los algoritmos dentro de las redes. En serio muchisimas gracias por el contenido y por detenerte a leer los comentarios que te dejamos, salu2
En la universidad seguro que lo explicaron el tema es cual es el grado de atencion , la situacion mental por la que atravesas ( porque estas obligado a estar en esa clase , en ese momento ) en cambio tu atencion en el video es distinto porque estas distendido teniendo conciencia que si queres dejar de verlo lo podrias hacer. tambien tenes la ventaja de rebobinar, cosa que en una clase presencial no lo podes hacer. Para aprovechar una clase Universitaria 1) tenes que saber el programa de estudio de la materia 2) elegir al docente ( si hay varios que dictan la misma materia ) del cual vos te >>> sentis
Viejo te felicito, he visto muchos canales que imparten conocimiento como el que se imparte en tu canal. Pero sin duda eres el mejor y tu contenido lo mejor
Ringa, hay algun libro de texto de donde puedan aprenderse estas cosas? No soy muy bueno yendo directamente a la practica, si conoces alguno de dificultad media estaria agradecido :)
Estoy en un curso de Topografía IA, buscando algunas funciones de Python, llegue a tu canal...y ha sifos fanatastico, Soy Ingeniero y Biologo de Profesion, y este video me haa habierto la mente al "Infinito y mas allá...!!". Me suscri, le di like, lo compati, ahora espero el curso de IA . Felicitaciones buen orofesor, claro y presiso..
Mil gracias! Literal este fue mi primer acercamiento a la inteligencia artificial. Sabía ya algo de python (aunque no soy experta, sigo aprendiendo, pero no me pude resistir a esperar un poco más cuando vi que habias sacado este video). Todavía no sé casi nada sobre Tensorflow pero ahora al menos tengo una idea sobre por dónde seguir investigando y aprendiendo, así que voy a tratar de buscar un curso sobre eso. La verdad es que este es un mundo enorme para entrar cuando uno todavía no sabe demasiado, pero me alegra mucho que haya gente como vos que tan amablemente nos proporcione estos contenidos de tan buena calidad! Todavía tengo mucho que aprender, pero al menos ya voy viendo por donde va la cosa. Saludos desde Argentina!
El video esta muy bien pero los datos de fahrenheit tienen pequeñas incorrecciones que hace que no se ajusten los modelos, los valores reales para fahrenheit son [-40, 14, 32, 46.4, 59, 71.6, 100.4] y entonces el modelo si que ajusta bien. (hay 3 que están aproximados)
Hola, estoy interesado en estudiar ingeniería de software para ser programador.. Me gusta este tipo de videos y me gustaría dedicarme a las IA, me recomendarías algo?
si que apredas a usar y programas inteligencia artificial a ver si puedes sacar algo bueno q por ejemplo yo q se identificar patrones que vaya aprediendo poco a poco
Explica tan sencillo que un chico preadolescente con conceptos básicos podría entenderle. De verdad muchas gracias por transmitir el conocimiento de la IA de una forma tan sencilla y comprensible.
Si es correcto, la regresión lineal es como el 101 de las redes neuronales, pero tienen la ventaja de poder de ahí crecer a cosas mucho más complicadas con las mismas "bases". Como quiera estaremos usando Python y Tensorflow un rato, espero le puedas sacar provecho
Cuando un humano que ha dedicado su vida a aprender decide enseñar esos conocimientos, a mi parecer, logra nuestro propósito fundamental. Gracias infinitas.
Fantástico video y explicación, como empresario inmobiliario logre ver una oportunidad sobre cómo conocer las viviendas de las casas antiguas, ya que hacerlo manualmente toma tiempo, esto puede ser el presente/futuro de la valuación de inmuebles apoyado de la inteligencia artificial
Muchas gracias por la explicación. Es la primera vez que asisto un vídeo sobre AI o redes neuronales que realmente explican las cosas de forma muy clara, que dan ganas de seguir aprendiendo... This is the first video I could understand the first step of AI. Thank you so much.
Hola, recién entre, fecha jueves 15 de septiembre del 2022, estoy maravillado, por que justo eso fue lo primero que hice en programación lenguaje C, (elaborar un algoritmo para convertir de grados centigrado a kelvin y Fahrenheit) la facultad de escuela de ingeniería en informática, en las practicas de algoritmo y programación en el 2011... que cosas tan maravillosas, recuerdo que se tenia que colocar float... para que me diera números así con decimales... actualmente soy ingeniero en informática, y estoy entrando a esto de inteligencia artificial. Me suscrito y tome un buen like maestro!!!! saludos cordiales desde Venezuela
Genial, gracias! Eso si, cambiando los valores de salida usando decimales (los valores Farenheit), el algoritmo llega al resultado exacto: celsius = np.array([-40, -10, 0, 8, 15, 22, 38], dtype=float) farenheit = np.array([-40, 14, 32, 46.4, 59, 71.6, 100.4], dtype=float) Con esto + Epochs=500 + Adam 0.5 es mas que suficiente para llegar a los resultados correctos. Gracias nuevamente, Saludos.
Felicidades Ringa Tech por compartir tus conocimientos, muy interesantes y lo haces ver muy facil. Yo estoy tratando de aplicar este tipo de tecnología para aplicarlo en un modelo predictivo de humedales para México pero viendo tus videos me da una idea para irme adentrando. Gracias
entiendo que todos los comentarios positivos, es porque nadie ha hecho con sus manos el modelo. Si a alguien no le compila hay un error en el modelo.predict([100.0)]. No debemos pasarle una lista/arreglo de python, debemos pasarle un array hecho con numpy: resultado = modelo.predict(np.array([100.0])) un saludo, y a compilar de verdad.
Este man es un teso explicando, a parte la calidad audiovisual es exquisita y hace que uno interiorice mucho mejor los conceptos y el paso a paso de lo que va explicando. Muchas gracias y apoyo la idea de que hagas un curso para aprender más sobre este mundillo!
De 10 el video. Muchísimas gracias, tienes una habilidad especial para explicar de una forma tan sencilla... ojalá los profesores que hubiese tenido fueran la mitad de buenos que tú.
Wow que suerte he tenido de haber encontrado este video! Me ha aclarado un montón de dudas, además me encanta como explica pues de los que tratan de explicarte lo complicado de forma sencilla! Estoy haciendo un curso de IA y la verdad estaba entendiendo muy poco hasta ahora... Gracias
Excelente tu ejemplo explicaste un concepto complejo con un ejemplo sencillo de programación estoy iniciandome a programar en python y me gusta investigar y probar, te felicito por tu canal.
😮wooow!! En verdad mil gracias!! Hay muchas cosas k he tenido k aprender leyendo y mi practica a sido en mis aplicasiones y cometiendo errores😞 Se k los sigo cometiendo pero es que estoy aprendiendo mucho de algoritmo,numerologia spicologia, astronomía ( bueno eso se me facilita mucho mas) Idiomas, y etc pero aca sigo y voy a aprender todo esto pero asi como lo explicas se me facilito más! 😅 Vere todos los videos quiero aprender mas. Felicidades🎉🙏
No pude encontrar tu nombre por tanto te llamaré Profe. Profe ha sido un video muy sencillo y por lo sencillo: espectacular!!. Muchas gracias por compartir tu conocimiento y por motivarnos aun más a los que somos demasiado apasionados por los temas digitales. Ya he hecho algunos cursillos de IA y he leido bastante al respecto. Así que para perfeccionarme ya tienes un seguidor más. Un agradecimiento y un abrazo desde COLOMBIA
Vengo de platzi con conocimientos básicos en programación y pues entendí un 40%, sin embargo, me despertó muchísimo el interés, estoy realizando un proyecto en IoT y justamente deberá utilizar ML para el resultado final de mis datos, sinceramente con la estadística manual hubiese sido un lio, pero ahora estoy recontra animado. No pararé hasta lograrlo. Muchas Gracias!!!
Excelente video, a pesar de que desconozco de muchos comandos, puede entender muy bien lo que hizo. La verdad me fascinó el ejemplo y ver que en este caso, colocar dos capas ocultas adicionales ayudó a tener un mejor entrenamiento. Hasta el momento me estoy sumergiendo al mundo de la IA y me ha estado gustando.
Descubrí el canal hace muy poco por el video sobre los Boeing MAX y todo lo que vi después es uno más interesante que el otro. Muchísimas gracias por explicar tanto y tan claramente, con ejemplos que son 'seguibles', es muy importante entender eso para profundizar luego. Muchas gracias por todo el contenido! Son excelentes videos y explicaciones!
traté de hacerlo más preciso, y lo más cercano que logré fue [array([[1.7999997]], dtype=float32), array([32.], dtype=float32)] aumenté la muestra de aprendizaje y jugué un poco con los valores de adam, y añadí los decimales, que en los ejemplos no estaban. Muy bueno la demostración, y bien entretenido :)
No sé como llegue a este lugar, pero quedé fascinado, Simplemente Extraordinario, no se si hay otra palabra más exacta describe tu metodología de enseñanza.
Hola! Excelente qué bueno que te ha servido, no había podido contestar comentarios pero ya me estoy poniendo al corriente. Gracias por apoyar al canal! Me dices si te gustaría ver temas en específico para considerarlos.
Me has roto dos paradigmas que tenia hace mas de dos años. Lo lograste tu (Sr Calvo de cariño ja j) en tan solo un video de 16 minutos: 1). Que el ML tenia modelos predefinidos específicos, que solo servían para ciertos problemas específicos (imágenes, Ajedrez, etc). Pensaba que por ejemplo que si tenia un problema en mi empresa que quería resolver, pues ya no tenia cabida en el ML. Y no es así. Contigo aprendí que cualquier problema de cualquier índole puedo resolverlo tomando un Modelo (bueno el indicado) y entrenarlo. Y 2) Que el ML funciona realmente entre Entradas y Salidas. Pensaba que era algo como que Entradas + (definir reglas y condiciones) = me producía una salida. Entonces me preguntaba cuales son esas reglas que debo explicarle al ML. Pero, lo explicaste muy bien cuando hablaste Entradas + (???? algo que no me interesa saber mucho pero que resuelve) = Resultados (que también se lo digo). Luego entreno para poder predecir... EXCELENTE... YA LO ENTENDI MUY BIEN... GRACIAS MIL. Por fin alguien lo explica muy sencillo. Ahora si podría pensar en empezar a resolver mis problemas de mi empresa. EL cielo es e limite !!!
Ya tengo cursos!
Aprende a programar desde cero con Python:
www.domestika.org/es/courses/5228-introduccion-a-la-programacion-con-python/ringatech
Aprende IA desde cero con Python:
www.domestika.org/es/courses/5239-introduccion-a-la-ia-con-python/ringatech
También puedes seguir mi lista de reproducción aquí en TH-cam para más videos de IA:
th-cam.com/play/PLZ8REt5zt2Pn0vfJjTAPaDVSACDvnuGiG.html
Sería interesante ver una aplicación sencilla de redes neuronales en electrónica.
Me encantaría predicción sobre valores de bolsa a varias capas (aunque hay mucho en inglés). Algo complejo es MULTIVARIABLE con opciones...y a hacernos ricos...
en que planeta java es mas simple?, mas simple es python, y sencillo de aprender y manejar java es como una patada en los testículos
Javascript, no java.
@@azulfenix7 lo que dijo Ringa Tech, son dos lenguajes muy distintos (aunque hay gente que los confunde por el nombre)
Algun dia deberias hacer un curso en udemy de inteligencia artificial de 0 a "Experto" o algo asi, explicas re bien
Gracias, lo consideraré. YT me ha ayudado a aprender cómo explicar cosas cada vez de mejor manera, mejor calidad, audio, video, apoyos, etc... (según yo), pero sí podría considerar hacer eso en un futuro no muy lejano
@@RingaTech Ojala te animes, si explicas muy bien y si lo compraría sin duda el curso
@@RingaTech Comenzar con el nivel que tienes en youtube seria perfecto, no creo necesario mas calidad, y me encantaria comprarte un curso completo desde 0 de Python, R, y todo lo referente a IA como un master class
Tu primera red neural con módulos que programadores reales crean y tu eres un simple usuario aún sin saber lenguaje C.
Yo igual lo compro
Hola a todos. Soy médico y desarrollador de instrumentos que se aplican en medicina respiratoria. Quisiera vincularme con miembros del canal para realizar tareas en colaboración. Aprovecho para felicitar a Ringa Tech por su capacidad didáctica.
Claro que si, un año después veo tu comentario y me interesa colaborar.
Excelente, yo tambien deseo aportar para esto
Soy medico especialista en terapia intensiva y estoy interesado. Saludos
Sin dudas eres el mejor maestro de youtube. Tengo 65 años, soy ing civil. estoy involucrandome en un sistema de gestion de puentes que intenta incorporar modelos predictivos del deterioro para optimizar la inversion en mantenimiento y tu clase genial me ayudó a entender como es la iA que se puede aplicar a estos modelos. Excelente
Me llevó a pensar
@@AlanCorrea-fe1ln al menos si vas a implementarlo pagale algo al señor de la idea @sergiohernandez
@@dfoc85 El creador de este contenido lo compartió y cada uno es dueño de implementarlo en su vida como desee .😂
@@lucasjosesantillan4119 no se le esta cobrando por lo que sabe, sino solo es representativo, por la gran ayuda que le dio a Sergio.
Lo explicaste perfecto, esta debería de ser considerada la mejor explicación y definitiva sobre redes neuronales de todo youtube, podrías hacer un video sobre regresión lineal multiple 🙏🏼
Si
coincido contigo 😉
@@lobachesky
Considero a Ringa Tech mi maestro de IA
Como video "introductorio" a la IA me encantó. Más videos así 💙
Gracias! Claro, ya vienen los siguientes, espero te sirvan
Sin palabras. Un genio total, no solo por lo que seguramente sabes, sino por hacer tan facil los conceptos, tan accesibles. Te felicito y si, tenes que escribir un libro ademas, sin perder este sentido practico. Felicitaciones genio!!!
Que increíble video, ¡automáticamente me motivó a aprender más!
Viejo, gracias... en 16 minutos aprendí más que los últimos 4 meses. Eres un genio explicando.
Muchas gracias! Qué bueno que te sirvió, este tipo de comentarios son los que me motivan jaja. Si te gustó y quieres ver más, tengo una serie (este es el video 1 de 4), aquí te dejo el link: th-cam.com/play/PLZ8REt5zt2Pn0vfJjTAPaDVSACDvnuGiG.html
@@RingaTech un favor ayudame con esto, me encantó tu video, pero no logro salir de esto:
ValueError Traceback (most recent call last)
in ()
1 print("Starting training...")
----> 2 historial = modelo.fit(eAG, HBA1c, epochs=1000, verbose=False)
3 print("trainer model¡")
1 frames
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/src/engine/training.py in tf__train_function(iterator)
13 try:
14 do_return = True
---> 15 retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope)
16 except:
17 do_return = False
ValueError: in user code:
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/src/engine/training.py", line 1401, in train_function
x2 !! estoy de acuerdo!!
En caso que les falle cuando realizen la prediccion, escriban mejor:
print('Realizando una prediccion.')
input_data = np.array([[100]])
resultado = modelo.predict(input_data)
print('El resultado es: '+ str(resultado) + ' fahrenheit')
Lo que hace aqui es convertir a un array 2d con una sola fila y una sola columna, que es lo que espera recibir el metodo 'predict'.
Eres un crack we, me suscribo
muchas gracias, igual me funciono
Sos un fenómeno. El año pasado como un "proyecto pandemia" empecé a estudiar redes neuronales y renegué como un campeón. Tus videos de redes neuronales me hubiesen definitivamente ahorrado mucho tiempo.
Felicitaciones por el contenido y la didáctica.
Saludos!
Excelente, qué bueno leer eso, es la idea tratar de quitarle la parte complicada que muchos meten desde el inicio. Si te gustó y no has visto los otros, tengo ya otros 4 videos en la serie por si te interesan. Te dejo la liga de la lista de reproducción, gracias por tu comentario! th-cam.com/play/PLZ8REt5zt2Pn0vfJjTAPaDVSACDvnuGiG.html
¡Muchas gracias! Aprendí a programar en Turbo C, Basic, Visual Basic y Ensamblador (hace mucho tiempo, nunca ejercí, con decirte que guardaba mis códigos fuente en diskettes de 3 1/2), me quedé empolvado pero con tu explicación entendí este tema de redes neuronales. Explicas muy bien, en ningún momento me aburrí. Super interesante.
Hacía meses que buscaba hacer un ejercicio sencillo, concreto y muy educativo.
Aquí lo encontré. Hice el ejercicio con metros y yardas, cambiando valores y títulos. Aprendí mucho.
Gracias. Like.
Sos un genio flaco.
Ya tenia algo de conocimiento sobre redes, pero conseguiste condensar en 16 minutos la informacion suficiente para que una persona cualquiera se pueda armar su propia red, jugar con ella, y entender lo que esta haciendo!
Muy bueno tu canal. Segui asi!
Gracias por tu comentario Geronimo, si te interesa tengo una lista de reproducción con más videos (este es el primero de la lista), te la dejo aquí por si te sirve: th-cam.com/play/PLZ8REt5zt2Pn0vfJjTAPaDVSACDvnuGiG.html
Yo tuve este problema:
ValueError: Unrecognized data type: x=[100.0] (of type )
Y lo resolví así:
resultado = modelo.predict(np.array([100.0]))
Por si a alguien también le llegara a pasar.
Muy buen video gracias por este aporte invaluable!
Saludos.
Muchas gracias bro
Hola me salió esto, por favor ayúdame:
ValueError Traceback (most recent call last)
in ()
1 print("Starting training...")
----> 2 historial = modelo.fit(eAG, HBA1c, epochs=1000, verbose=False)
3 print("trainer model¡")
1 frames
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/src/engine/training.py in tf__train_function(iterator)
13 try:
14 do_return = True
---> 15 retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope)
16 except:
17 do_return = False
ValueError: in user code:
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/src/engine/training.py", line 1401, in train_function
que fakin genio
Idolo
Gracias prro
Yo estudio IA, y hasta ahorita ya aprendí mas contigo que con las clases de mis maestros.
Buen trabajo amigo!
jajaja lo mismo digo
Varios maestros pareciera que quieren que uno odie lo que ellos 'enseñan'.
La gente no apasionada ni dedicada por un tema no sirve para ser maestro del mismo.
Y aquí hay pasión y dedicación.
@@unusuario5173 concuerdo con el usuario desconocido
Maestros de pacotilla deben ser, igual que este calvito jaja. Bueno ahora fuera de broma, estudiar en español es tan anti-coral
Es la mejor explicación, la más simple y práctica del mundo...me ahorrarte varios días de diseño de NN y formulación de ecuaciones. Eres mejor que los hindúes!
Muchas gracias. Muy claro para alguien que no se ha actualizado desde hace 17 años
Tengo mucho varios días buscando un tutorial que sea sencillo, y bien explicado tanto en inglés como en español y definitivamente este ha sido el mejor de todos, siempre hacen ejemplos muy complejos como para demostrar el algo bastante simple
Explicas muy bien, gracias por el video.
Hay canales a los que he prometido donarles cuando me gradue y tenga trabajo y sin duda alguna que este sera uno de esos
muy buen tutorial es hora de actualizarlo gracias solucion al predecir
print("hagamos una prediccion")
resultado = modelo.predict(np.array([100.0])) # Convert the list [10.0] to a NumPy array
print("
el resultado es "+ str(resultado)+" fahrenheit
")
muchas gracias, ya pude pasar la materia
Que amable, muchas gracias :)
Puede explicarme porque sale este error?
Buenas, estoy aprendiendo a programar, hace meses que no sé por donde empezar con tanta información, y como me cuesta tanto empecé a practicar de lo que veía, ayudándome con Ias IAs, pidiéndole código para crear pequeños juegos en python y así entender como funciona todo, y ahora con este video me tiré a seguir el paso a paso, y al escribirlo manual tenía algunos errores, eso me ayuda a ir entendiendo mejor como se maneja todo.
Te agradezco muchísimo por estos videos, voy a seguir mirándolos y practicando para meterme de lleno en este mundo que tanto me interesa.
Por fin un tutorial de tensor flow en Español sencillo y muy claro, muy buen trabajo
Gracias! Qué bueno que te sirvió, espero los demás te sirvan, ya está el video de la 2da parte arriba. Saludos!
Estoy haciendo la carrera de ciencia de datos y la verdad que tu explicación de redes neuronales es la mejor explicada que he visto en youtube. Excelente video
Muy muy, muy muy muy buena explicación.
Tienes el "don" amigo. 😉
Gracias por tu comentario, que bueno que te agradó, espero ese don siga funcionando en los siguientes jaja saludos!
Excelente explicación. Gracias por compartir sus conocimientos
hasta el minuto 5 no entendia casi nada pero poco a poco logre entender como funciona tu red neuronal, gracias.
Jaja excelente, sí es la idea tratar de simplificarlo pero necesito más de 5 minutos! Espero te haya servido, tengo ya otros 3 videos en la serie después de este si te interesa seguir aprendiendo del tema, son los últimos videos que he subido a mi canal. Gracias por tu comentario!
@@RingaTech hola excelente expo, pero no me deja avanzar, me sale esto:
ValueError Traceback (most recent call last)
in ()
1 print("Starting training...")
----> 2 historial = modelo.fit(eAG, HBA1c, epochs=1000, verbose='auto')
3 print("trainer model¡")
despues esto:
ValueError: in user code:
File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/src/engine/training.py", line 1401, in train_function
y despues esto:
ValueError: Unknown loss function: 'mean_square_error'. Please ensure you are using a `keras.utils.custom_object_scope` and that this object is included in the scope. See www.tensorflow.org/guide/keras/save_and_serialize#registering_the_custom_object for details.
Es este video aprendí mucho mas que 3 años en la maestria sobre el concepto de redes neuronales. muchas gracias por tus valiosas aportaciones, eres en verdad muy brillante para explicar.
Esta muy bien lo hice en Spyder tuve q instalar Tensorflow con el comando pip install tensorflow y funcione perfectamnt.
Excelente video, no se programar (soy abogado), estoy en aprender, y me fue super claro como lo explicaste. Voy a seguir estudiando esta área que es lo que más me interesa. Desde ya muchas gracias por compartir tu conocimiento, saludos desde Tucumán, Argentina.
Excelente explicación!!!
Excelente didáctica!!!!
Gracias Ringa.
Qué bueno que te sirvió! Y gracias por tu comentario, es bueno leer que sí fui claro jaja. Si te interesa, este es el video 1 de 4 de la serie, te dejo aquí la lista con los otros 3 videos en orden si gustas: th-cam.com/play/PLZ8REt5zt2Pn0vfJjTAPaDVSACDvnuGiG.html
He visto infinidad de videos sobre python y este me ha dejado miy gratamente sorprendido... FELICIDADES!!!
GRAN contenido... magistralmente explicado...!!!
Me suscribo en automático!!!!
Increíble la forma en la que explicas las cosas. Felicidades!!
Qué bueno que te gustó, gracias por tu comentario. Si te gusta este tema, tengo otros 3 videos después de este (los últimos del canal) que construyen sobre lo que vimos aquí. Gracias!
Quería felicitarte por el curso de Domestika ... realmente es excelente. Lo voy a recomendar siempre. Son temas complejos pero los explicas tan bien que cualquiera con conocimientos básicos de programación y un poco de matemática de secundaría puede entenderlos 👏👏👏👏
Bro, es increíble lo que haces, me gustaria saber más sobre tí, que haz estudiado y a qué te dedicas, la verdad aspiro mucho a ser como tú
Una red neuronal indica que cuando se construye un proceso de inteligencia artificial se cree que la unidad minima de informacion es la neurona, y no es asi, la informacion esta en los nerotransmisores, la neruona es la caja y la fuente de poder, no hace mas nads.
Mis respetos hacia usted caballero, como bien sabra soy estudiante en ciencia de datos e inteligencia artificial y hubo algunas complicaciones en la situacion de investigaciones que he hecho, pero no hay nada igual que tus videos explicando.
Y mis respetos hacia usted caballero, muchas gracias por hacer este tipo de contenido.
Espero que un futuro podramos hacer un proyecto juntos debido a que este tipo de temas me encanta.
Hasta luego caballero y que tenga un bonito dia.
8:00 Una pequeña corrección en los datos de entrenamiento
fahrenheit = np.array([-40, 14, 32, 46.4, 59, 71.6, 100.4], dtype=float)
No estaban bien convertidos, lo que hace que el resultado no sea tan exacto. He entrado en tu documento de colab y cambiado a estos datos y me ha dado el valor casi exacto por 0.00003 de diferencia
Acabo de probarlo y me da 211.99998 con eso que has dicho. Hay alguna forma de que de exacto exacto?
@@ashwdq Tienes razón a mí también me ha dado 211.99998 ahora al pasar 100 Celsius a Fahrenheit, pero al momento de pasar 101 Celsius a Fahrenheit me ha dado 213.8 que está bien.
He aumentado el volumen de datos de entrenamiento y me ha dado bien aunque algunas veces vuelve a tener problemas.
celsius = np.array([-183, -135, -103, -80, -40, -10, 0, 8, 15, 22, 38, 90, 120, 173, 200], dtype=float)
fahrenheit = np.array([-297.4, -211, -153.4, -112, -40, 14, 32, 46.4, 59, 71.6, 100.4, 194, 248, 343.4, 392], dtype=float)
@@Xaival muchas gracias, ahora lo pruebo!
Me acabo de ver el video de nuevo y puede reduciendo el valor del optimizers.Adem en 9:30 durante el entrenamiento sea capaz de conseguir una medida más precisa.
@@ashwdq para este ejemplo basta con redondear a dos decimales el resultado, realmente al trabajar con binarios nunca nos dan números exactos, sino que por dentro se redondea a muchos decimales según el tipo del dato. Es lo que se hace en calculadoras y en los ordenadores.
Me tomo 3 años poder entender este video... y ando dando mis primeros pasos... en este momento estoy entrenando un modelo... gracias por publicar esto hace 3 años... estoy investigando mi camino de vida.
Tengo una duda ,También estoy iniciando con este tema. pero tengo un inconveniente con la libreria(tensorflow) , no se si se deba a la forma de la importacion o la version de python o version de las librerias . me puedes decir las versiones de las librerias y de python que utilizas?
Muy bien expicado, me puse con un rico café en la oficina a ver el video
Con un rico café leí tu comentario, muchas gracias espero te haya gustado jaja
Muchas gracias por el video, lo estoy viendo 2 años después de que lo publicaste pero quiero aprender IA como programador, gracias nuevamente. Y la explicación única, de verdad !!
Lo que no te enseñan en las universidades, que grande y en serio muchas gracias por el contenido.
solo me gustaría preguntar algo: ¿Podrías hacer una mini red neuronal como esta misma pero sin las librerías? porque viendo el proceso de las librerías queda un poco confuso como es que funcionan los algoritmos de asignación de pesos y los ciclos que debe hacer la red para aprender, ¿o es muy complejo? lo digo desde mi ignorancia pero es un tema que me apasiona y verlo con el mejor (Ringa Tech) seria espectacular.
Hola, claro. Está muy técnico pero sí se puede. Igual puedo revisar ese tema entre las redes neuronales convolucionales y los algoritmos genéticos (temas que quiero tocar en siguientes videos). Requiere tener conocimiento de vectores y cálculo diferencial (derivadas, derivadas parciales) pero ya si se necesita también reviso eso jaja
@@RingaTech La verdad si se pudiese hacer de esa manera seria genial y algo no tan complejo (si es que se puede porque esto no es como sumar 2 números xD) para poder entender el concepto de red neuronal por medio de la programación que uno mismo podría hacer, para entender como se aplican los algoritmos dentro de las redes.
En serio muchisimas gracias por el contenido y por detenerte a leer los comentarios que te dejamos, salu2
En la universidad seguro que lo explicaron el tema es cual es el grado de atencion , la situacion mental por la que atravesas ( porque estas obligado a estar en esa clase , en ese momento ) en cambio tu atencion en el video es distinto porque estas distendido teniendo conciencia que si queres dejar de verlo lo podrias hacer.
tambien tenes la ventaja de rebobinar, cosa que en una clase presencial no lo podes hacer.
Para aprovechar una clase Universitaria 1) tenes que saber el programa de estudio de la materia 2) elegir al docente ( si hay varios que dictan la misma materia ) del cual vos te
>>> sentis
Amigo excelente video....nada de voz aburrida, tienes presencia de docente eso es una vocación....saludos
Espero ver más vídeos como este, me motiva a estudiar sobre estos temas, y gracias excelente trabajo.
Viejo te felicito, he visto muchos canales que imparten conocimiento como el que se imparte en tu canal. Pero sin duda eres el mejor y tu contenido lo mejor
Ringa, hay algun libro de texto de donde puedan aprenderse estas cosas? No soy muy bueno yendo directamente a la practica, si conoces alguno de dificultad media estaria agradecido :)
Estoy en un curso de Topografía IA, buscando algunas funciones de Python, llegue a tu canal...y ha sifos fanatastico, Soy Ingeniero y Biologo de Profesion, y este video me haa habierto la mente al "Infinito y mas allá...!!". Me suscri, le di like, lo compati, ahora espero el curso de IA . Felicitaciones buen orofesor, claro y presiso..
“Si te gustan y no te desespera mi voz” jajajaja saludos crack!” Muy Buena explicación para empezar a entender redes neuronales
Gracias y que bueno que llegaste hasta el final, significa que no te desesperó ajaja
Mil gracias! Literal este fue mi primer acercamiento a la inteligencia artificial. Sabía ya algo de python (aunque no soy experta, sigo aprendiendo, pero no me pude resistir a esperar un poco más cuando vi que habias sacado este video). Todavía no sé casi nada sobre Tensorflow pero ahora al menos tengo una idea sobre por dónde seguir investigando y aprendiendo, así que voy a tratar de buscar un curso sobre eso. La verdad es que este es un mundo enorme para entrar cuando uno todavía no sabe demasiado, pero me alegra mucho que haya gente como vos que tan amablemente nos proporcione estos contenidos de tan buena calidad! Todavía tengo mucho que aprender, pero al menos ya voy viendo por donde va la cosa.
Saludos desde Argentina!
El video esta muy bien pero los datos de fahrenheit tienen pequeñas incorrecciones que hace que no se ajusten los modelos, los valores reales para fahrenheit son [-40, 14, 32, 46.4, 59, 71.6, 100.4] y entonces el modelo si que ajusta bien. (hay 3 que están aproximados)
lo agregue y mis resultados ahora son mucho mas exactos, gracias!!!
Recién empiezo una capacitación de aprendizaje automático.... Tus vídeos me vienen como anillo al dedo! Muchas gracias 😊
Hola, estoy interesado en estudiar ingeniería de software para ser programador.. Me gusta este tipo de videos y me gustaría dedicarme a las IA, me recomendarías algo?
si que apredas a usar y programas inteligencia artificial a ver si puedes sacar algo bueno q por ejemplo yo q se identificar patrones que vaya aprediendo poco a poco
Explica tan sencillo que un chico preadolescente con conceptos básicos podría entenderle. De verdad muchas gracias por transmitir el conocimiento de la IA de una forma tan sencilla y comprensible.
Técnicamente lo que hiciste fue una regresión lineal :v, pero ya entiendo TensorFlow, me voy a programar un Triqui con aprendizaje por refuerzo :v
Si es correcto, la regresión lineal es como el 101 de las redes neuronales, pero tienen la ventaja de poder de ahí crecer a cosas mucho más complicadas con las mismas "bases". Como quiera estaremos usando Python y Tensorflow un rato, espero le puedas sacar provecho
Es el primer video que veo sobre IA que da un ejemplo claro, entendible y facil de replicar. Buenisimo
Eres el puto amo explicando LLM a quienes no saben!!!!
Graciaaaaas!!!
Cuando un humano que ha dedicado su vida a aprender decide enseñar esos conocimientos, a mi parecer, logra nuestro propósito fundamental. Gracias infinitas.
Fantástico video y explicación, como empresario inmobiliario logre ver una oportunidad sobre cómo conocer las viviendas de las casas antiguas, ya que hacerlo manualmente toma tiempo, esto puede ser el presente/futuro de la valuación de inmuebles apoyado de la inteligencia artificial
Muchas gracias por la explicación. Es la primera vez que asisto un vídeo sobre AI o redes neuronales que realmente explican las cosas de forma muy clara, que dan ganas de seguir aprendiendo...
This is the first video I could understand the first step of AI. Thank you so much.
Wow, es un video sin desperdicio 👏🏼 👏🏼
Es excelente tu forma de explicar, en nuestro idioma, claro y al grano. Tienes un nuevo seguidor desde Argentina. Gracias!
Me acabo de terminar de leer un libro justamente sobre el tema, y tu video me aclaro y conecto todo lo que aprendi.
buen video
Amo tus videos, super entendibles. No sé programar pero hoy soy un poco menos ignorante gracias a tus vídeos, son súper interesantes!
Dios mío, cuánto hubiese deseado una explicación así en la uni, demasiado claro!
Hola, recién entre, fecha jueves 15 de septiembre del 2022, estoy maravillado, por que justo eso fue lo primero que hice en programación lenguaje C, (elaborar un algoritmo para convertir de grados centigrado a kelvin y Fahrenheit) la facultad de escuela de ingeniería en informática, en las practicas de algoritmo y programación en el 2011... que cosas tan maravillosas, recuerdo que se tenia que colocar float... para que me diera números así con decimales... actualmente soy ingeniero en informática, y estoy entrando a esto de inteligencia artificial. Me suscrito y tome un buen like maestro!!!! saludos cordiales desde Venezuela
De los vídeos que he visto en Internet los tuyos son de los mejores muchas gracias .
Excelente, estoy emprendiendo en este nuevo camino, siempre me dedique a datacenter y elegí aprender esto! muy claro todo.
Ha sido mi primera toma de contacto con Python e IA y me ha parecido un video muy instructivo. Muchas gracias.
De las mejores explicaciones hasta la fecha que he visto de este tema. Esta serie es muy interesante.
Genial, gracias!
Eso si, cambiando los valores de salida usando decimales (los valores Farenheit), el algoritmo llega al resultado exacto:
celsius = np.array([-40, -10, 0, 8, 15, 22, 38], dtype=float)
farenheit = np.array([-40, 14, 32, 46.4, 59, 71.6, 100.4], dtype=float)
Con esto + Epochs=500 + Adam 0.5 es mas que suficiente para llegar a los resultados correctos.
Gracias nuevamente, Saludos.
Tus explicaciones son excelentes y la estructura está perfectamente ordenada: me acostumbraré a tu voz y seguiré aprendiendo. 😃
el mejor curso que he visto un amigo tomo un master y no tiene ni idea
Felicidades Ringa Tech por compartir tus conocimientos, muy interesantes y lo haces ver muy facil. Yo estoy tratando de aplicar este tipo de tecnología para aplicarlo en un modelo predictivo de humedales para México pero viendo tus videos me da una idea para irme adentrando. Gracias
De lejos el mejor video introductorio práctico en español que me he encontrado del tema. Felicitaciones 🎉!!
Usted es muy inspirador, este tema siempre me ha inquietado. Muchas gracias por la magistral explicación.
entiendo que todos los comentarios positivos, es porque nadie ha hecho con sus manos el modelo. Si a alguien no le compila hay un error en el modelo.predict([100.0)]. No debemos pasarle una lista/arreglo de python, debemos pasarle un array hecho con numpy:
resultado = modelo.predict(np.array([100.0]))
un saludo, y a compilar de verdad.
Este man es un teso explicando, a parte la calidad audiovisual es exquisita y hace que uno interiorice mucho mejor los conceptos y el paso a paso de lo que va explicando. Muchas gracias y apoyo la idea de que hagas un curso para aprender más sobre este mundillo!
Fantástica explicación sencilla y concisa y el ejemplo muy acertado.
De 10 el video. Muchísimas gracias, tienes una habilidad especial para explicar de una forma tan sencilla... ojalá los profesores que hubiese tenido fueran la mitad de buenos que tú.
Yo no encuentro ningun problema con tu voz, la redacción, el tono, la forma y el fondo del video están excelente, muchas gracias!!
Wow que suerte he tenido de haber encontrado este video! Me ha aclarado un montón de dudas, además me encanta como explica pues de los que tratan de explicarte lo complicado de forma sencilla! Estoy haciendo un curso de IA y la verdad estaba entendiendo muy poco hasta ahora... Gracias
Excelente tu ejemplo explicaste un concepto complejo con un ejemplo sencillo de programación estoy iniciandome a programar en python y me gusta investigar y probar, te felicito por tu canal.
Hola! Son 16:24 minutos de oro molido, la verdad navegado mucho sobre el tema pero este cuate me enseño mucho mas. FELICITACIONES!!!
😮wooow!! En verdad mil gracias!! Hay muchas cosas k he tenido k aprender leyendo y mi practica a sido en mis aplicasiones y cometiendo errores😞
Se k los sigo cometiendo pero es que estoy aprendiendo mucho de algoritmo,numerologia spicologia, astronomía ( bueno eso se me facilita mucho mas)
Idiomas, y etc pero aca sigo y voy a aprender todo esto pero asi como lo explicas se me facilito más! 😅
Vere todos los videos quiero aprender mas.
Felicidades🎉🙏
No pude encontrar tu nombre por tanto te llamaré Profe. Profe ha sido un video muy sencillo y por lo sencillo: espectacular!!. Muchas gracias por compartir tu conocimiento y por motivarnos aun más a los que somos demasiado apasionados por los temas digitales. Ya he hecho algunos cursillos de IA y he leido bastante al respecto. Así que para perfeccionarme ya tienes un seguidor más. Un agradecimiento y un abrazo desde COLOMBIA
acabo de comenzar en este mundo no entendía nada y gracias a este canal y este vídeo me siento un poco más cómodo GRACIAS!!!
Este vídeo es fenomenal para iniciar a con redes neuronales en Keras, ¡me encantó y me ha servido mucho!
Vengo de platzi con conocimientos básicos en programación y pues entendí un 40%, sin embargo, me despertó muchísimo el interés, estoy realizando un proyecto en IoT y justamente deberá utilizar ML para el resultado final de mis datos, sinceramente con la estadística manual hubiese sido un lio, pero ahora estoy recontra animado. No pararé hasta lograrlo. Muchas Gracias!!!
Esta increíble el tono de la voz es muy bueno, eres un gran maestro. Saludos desde México
Excelente explicación y documentación con ejemplos simples , felicitaciones !! MSc. Jorge Ortega, desde Venezuela , gracias 😊
Excelente video, a pesar de que desconozco de muchos comandos, puede entender muy bien lo que hizo. La verdad me fascinó el ejemplo y ver que en este caso, colocar dos capas ocultas adicionales ayudó a tener un mejor entrenamiento.
Hasta el momento me estoy sumergiendo al mundo de la IA y me ha estado gustando.
Descubrí el canal hace muy poco por el video sobre los Boeing MAX y todo lo que vi después es uno más interesante que el otro. Muchísimas gracias por explicar tanto y tan claramente, con ejemplos que son 'seguibles', es muy importante entender eso para profundizar luego.
Muchas gracias por todo el contenido! Son excelentes videos y explicaciones!
traté de hacerlo más preciso, y lo más cercano que logré fue
[array([[1.7999997]], dtype=float32), array([32.], dtype=float32)]
aumenté la muestra de aprendizaje y jugué un poco con los valores de adam, y añadí los decimales, que en los ejemplos no estaban.
Muy bueno la demostración, y bien entretenido :)
Vi varios videos por ahi sobre el tema y ninguno tan simplificado y bien explicado como este. Muy buen video.
No sé como llegue a este lugar, pero quedé fascinado, Simplemente Extraordinario, no se si hay otra palabra más exacta describe tu metodología de enseñanza.
Me encantó. Pude entender muchísimo. Tienes un suscriptor más. Felicitaciones y gracias por compartir tus conocimientos.
Hola! Excelente qué bueno que te ha servido, no había podido contestar comentarios pero ya me estoy poniendo al corriente. Gracias por apoyar al canal! Me dices si te gustaría ver temas en específico para considerarlos.
Me has roto dos paradigmas que tenia hace mas de dos años. Lo lograste tu (Sr Calvo de cariño ja j) en tan solo un video de 16 minutos: 1). Que el ML tenia modelos predefinidos específicos, que solo servían para ciertos problemas específicos (imágenes, Ajedrez, etc). Pensaba que por ejemplo que si tenia un problema en mi empresa que quería resolver, pues ya no tenia cabida en el ML. Y no es así. Contigo aprendí que cualquier problema de cualquier índole puedo resolverlo tomando un Modelo (bueno el indicado) y entrenarlo. Y 2) Que el ML funciona realmente entre Entradas y Salidas. Pensaba que era algo como que Entradas + (definir reglas y condiciones) = me producía una salida. Entonces me preguntaba cuales son esas reglas que debo explicarle al ML. Pero, lo explicaste muy bien cuando hablaste Entradas + (???? algo que no me interesa saber mucho pero que resuelve) = Resultados (que también se lo digo). Luego entreno para poder predecir... EXCELENTE... YA LO ENTENDI MUY BIEN... GRACIAS MIL. Por fin alguien lo explica muy sencillo. Ahora si podría pensar en empezar a resolver mis problemas de mi empresa. EL cielo es e limite !!!
Genial tu explicación y la verdad es que la voz es bastante agradable sobre todo en estos temas
Muy bien explicado muchas gracias!!!
Excelente Maestro de la programación de IA
Muy bien explicado!!
Haces que me apetezca seguir viendo todos los videos sobre el tema.
gracias por tu tiempo y un saludo