► Serie Introducción al NLP y Transformers (DotCSV) ⭐Parte 1 - kzfaq.info/get/bejne/is1hgM1-rrylopc.html - Introducción a Tokens. ⭐Parte 2 - kzfaq.info/get/bejne/iNGJqKuQsJ2qqGg.html - Introducción a Embeddings. 🌟Parte 4 - kzfaq.info/get/bejne/rs9pZ9mQz9KWZok.html - Introducción a Transformers. [NEW!]

increible como siempre. Me duele la cabeza de pensar el trabajo que lleva hacer tantas animaciones y edicion

Esta parte de mi vida, está pequeña parte, se llama felicidad.

Carlos, sinceramente creo que es el mejor vídeo que has hecho hasta ahora. A ver si haces algún vídeo jugando con transformers 😉

El mejor canal de IA que conozco, y el plus de ser en español, gracias por tanto.

Justo a tiempo para verlo en mi hora de almuerzo. Increíble contenido, sueño con el momento de mi vida donde tenga un profesores que explique como tu 😁

cuando alguien diga que la magia no existe, le encajas este video

Por fin pude entender eso Query, Key y Value. Llevaba mucho tiempo intentando comprender a qué correspondían esos vectores y por qué funcionaban así. Mil gracias.

Aprendí sobre redes neuronales en la uni y desde entonces no he tenido la oportunidad de usarlo en mi trabajo actual. Gracias a estos caramelos divulgativos tan bien hechos mantenerme informada sobre los avances en este campo es siempre un placer. Gran trabajo! ❤

Impecable! toda la comunidad de NLP de Argentina lo agradece mucho!

Estupendo como siempre! Las animaciones tremendas. Gran video, si señor! 👏🏼

Increíble!!! No puedo esperar a los próximos videos. Es hiper interesante, y tan bien explicado como siempre

El video más esperado en la historia de este canal!!

Impresionante la manera tan sencilla que tienes para explicar algo tan complejo. Vengo de estar leyendo el paper Attention is all you need sin tener mucha idea de redes neuronales, y con tu video he entrado en contexto sin problema. Seguiré viendo tus videos sobre Transformers y RNN para situarme, espectacular

Muchas gracias Dot, el vídeo es muy divulgativo. Has conseguido explicar algo muy complicado de manera sencilla. Con ganas de ver el siguiente.

La matriz de atención es muy similar a la de correlaciones. Genial como todos tus videos.

Este video ha llegado en el mejor momento posible, estoy empezando mi TFG que trata NLP. Y me ha servido muchísimo para tener un concepto sobre lo que son los Transformers, y su funcionamiento. Gran video y gracias por explicarlo de una forma tan entendible!

Buenas Noches saludos tengo interes en conocer sobre AI y los vehiculos autonomos o "Drones" agradezco que puedas incluir sobre este tema en especial al reconocimiento de estructuras y quizas algo mas... gracias anticipadas

4:26 BotCSV insultando a la raza humana, confirmado Carlos es un robot XDDDD

Excelente video Dot, esperando con ansias la segunda parte

Llegué a éste canal queriendo aprender a programar una red neuronal sin saber nada de código. Y gracias al gran maestro logré ( con sus códigos ) hacer funcionar mi propio proyecto. Creo que muchos esperamos un código de transformes ( como el de las rosas ) Desde ya muchas gracias por lo que le has hecho a esta gran comunidad. Que el éxito te acompañe siempre hermano! Saludos desde Argentina

Me encantan tus vídeos bro! Saludos desde Perú :') tienes muy buena info, ojalá hubiera un listado de las IA que has explicado y qué hace cada una de ellas, para ir al video y profundizar, ya que tienes un amplio contenido y como estudiante me gustaría usarlas para investigación

muy buen video, las explicaciones me resultaron super útiles

Suelo seguir canales extranjeros de ciencia/ingeniería con millones de seguidores. He de decir que éste no tiene absolutamente nada que envidiarles por calidad de animaciones, claridad en las explicaciones e interés de contenidos. Me alegra mucho encontrar contenidos de calidad españoles en la red.

buenisimo Carlos muy chulo y excelentemente explicado. me gusto la parte grafica de 100 pies humano jaja

Aunque no entienda gran parte de lo que dices, no deja de ser espectacular recibir información de tan buena calidad! por favor no dejes de crear contenido como este Bro, gracias por brindar un espacio en youtube tan enriquecedor.

Este vídeo ya tiene un año pero sigue siendo muy interesante reflexionar sobre los mecanismos de atención. Por cierto, sería interesante explicar como se pueden utilizar los mecanismos de atención y/o los transformers en análisis de imagen.

Muy buen vídeo! Buena calidad y muy interesante, como siempre :) Se nota el trabajo que lleva detrás.

Mi proyecto de titulación de maestría es sobre el análisis de LOGS en dispositivos POS para identificar problemas, y se basa en esto, muchas gracias me ayudas a comprender más el tema

Si. Explicar el positional encoding, por favor 👍🏼

Muy educativo... Grandioso

Que bueno tener alguien tan generoso que nos enseña todo esto de manera gratuita

EXCELENTE VIDEO

1:13 la guerra por cybertron.

Grandiosa explicación!! Muchisimas gracias por tus grandes aportes!!

Yo: Este video me interesa mucho vamos a verlo y prestar atención. Also Yo: Mira, tiene el Coockie Clicker de fondo como yo 12:31

Conceptos de nuestros profesores (biyectiva, sustantivo) que nos preguntamos para que sirve, ahora en una hermosa ensalada...las vueltas de la vida.

Excelente, espero con ansias el evento. ¡Gracias! :)

Muy bueno Carlos, esperamos con ansias la segunda y sucesivas lecciones. Fabuloso como siempre lo mejor en castellano. Saludos!

que bueno en serio!!!!! mucho valor en tus videos, enhorabuena!

Muy buen vídeo. Impresionante trabajo de producción y divulgación.

Este canal es puro oro. En su día cuando estaba en la carrera ya hice mi TFG sobre object detection con deep learning gracias a ti. Ahora estoy estudiando un máster en Computer Vision. Nunca pares de divulgar, tu contenido es único.

El paper es súper difícil de entender a la primera e incluso segunda lectura, pero tú lo has explicado muy bien y sencillo de comprender, like y suscrito.

Gracias por el video Carlos Santana!

Felicitaciones, el contenido es excelente. Nos pone a pensar

La calidad de tu contenido es de lujo... gracias

Es la explicacion mas clara que he visto sobre este tema hasta el momento. El material visual y la manera en que expresas las ideas es impecable. Mil gracias

Genial lo que hace estimado. Excelente sus videos :)

A la espera de la 2da parte!!

Me gusta mucho que leas novedades de papers y los expliques de manera sencilla y entendible. Haber si públicas más contenido sobre eso. Saludos. Gracias gracias gracias

Impresionante, la temática por supuesto, pero más su exposición.

Extrañaba este estilo de videos de dot. Grande!!!

Un vídeo tremendamente útil para entender esta tecnología. Gracias!

buenos videos! que software usas para editar?

Excelente video, esperando la segunda parte!!

Como siempre, fascinante.

Excelentes videos, si bien no va al código derecho esta bueno para entender de forma bien conceptual. Sin este paso no se puede entrar al código.

Por fin alguien como me explica como funciona un Transformer por dentro. Solo tengo una palabra que decir. GRACIAS

Ya. Pensando, es posible hacer un "sintetizador" o IA que pueda conseguir a través del silabario, generar palabras, luego, de eso hacer que genere tantas posibles que prácticamente se adelante a las posibilidades del mismo idioma y hacer que se pueda derivar a algo como generar dialectos artificiales (como un generador de idiomas). Añadiendo que se podría entrenar con sílabas, también con símbolos de otros idiomas, y ver toda sus extensiones, e incluso códigos o símbolos y sus complejas variables al punto (fantástico de: hacer que la IA pueda desarrollar, aprender, y reconocer idiomas perdidos en el tiempo (e incluso 👽). Sería divertido ver tal capacidad.

Buenísima explicación. Gracias Dot Csv!

Muy buenos videos, sin embargo, siempre se adolece de los enlaces a los papers citados en el video.

¡Gracias!

Increiblemente bueno!!!. Enhorabuena por semejante trabajo.

MAESTRO. Fascinante. Claro. Concreto.

8:10 Épico, like para la hiperactina

no se nada de programación pero estos videos me encantan.

Esta muy bueno como siempre!!!! (lo único que es un producto vectorial y no escalar)

He visto tu video publicitado varias veces en portada de KZfaq pero no lo he iniciado aún. Habían otros que me han llamado más la a tención. Pero lo acabaré viendo, doy fe de ello

Excelente, le felicitó. Quien ha trabajado con ediciones sabe el gran trabajo que ha de llevar hacer un vídeo con esa calidad y atención al detalle.

Gracias por el video, me gustó mucho. Ahora tengo muchas ganas de entrar en el mundo de la IA y el ML, me gustaría hacerlo desde un punto de vista matemático ( soy matemático). Tienes algún consejo para dónde puedo empezar?

Gracias!!!, me solucionaste un pocoton de horas, de leer y no entender, pero que con lo tuyo es fantástico para hacer mas fácil la vida

Muy interesante y extraordinariamente didáctico. Nivelón.

Genial. Quedamos esperando la continuación

esta fenomenal pot480, saludos

Es hermoso el NLP. Me emocioné un montón.

Hola Carlos, KZfaq me marco el vídeo cómo visto y no lo había hecho. Contenido genial como siempre

Mil gracias! sos un crack!!

11:10 "Cuanto más". NO "entre más"

Gran video como siempre, ¡gracias!

RESUMEN Premisa: Redes neuronales sencillas para analizar y generar diferentes patrones de datos: espaciales para imágenes, recurrentes para textos... Redes neuronales recurrentes: se encadena una secuencia de conceptos (una frase) agregando el valor del anterior al siguiente. Problema: conforme se alarga la cadena, las palabras anteriores pierden valor hasta olvidarse. Aparecen los transformes: Mecanismos de atención: estudiar la relación de las palabras sin importar su distancia en la cadena. Se entrena a dos redes neuronales sencillas para calcular dos descripciones en forma de vectores: Vector Key(identificador): identifica las características la palabra. Vector Query(deseo): identifica las características que busca la palabra. Se calculan la Atenciones: la compatibilidad de la dirección del vector Query de cada palabra con las direcciones del vector Key de las demás. Otra red neuronal calcula el vector Valor de cada palabra, representado de forma multidimensional. Por cada palabra se multiplica su Atención hacia las demás por los vectores Valor de éstas y se hace la media. Dando un vector Output. De ésta manera se contextualiza cada palabra en relación a las demás sin importar su distancia en la cadena, solucionando el problema del olvido Detalles: Las compatibilidades de los vectores Key y Query se pueden representar en una Matriz de Atención.

Gracias, Sensei.

3:06 el ciempiés humano, gran recomendación, debiera verse en todos los colegios, tal película junto a la del dentista y brain death son básicas para sentirse completo

Muchas gracias, muy claro todo!

Nah, pangolín es una palabra de baja entropía. Por ahí no se va muy lejos, hay palabras de alta entropía y para darles utilidad no sirven los diccionarios de uso, hay que tirar de semántica etimológica y pragmática. Y ahí, querido amigo, no hay 'nadie' 😉 que pilote. Estupendo trabajo como de costumbre. 💪

muy buen video

Carlos estoy estudiando justamente producto escalar y otras cosas varias y me das motivacion al saber que eso mismo que en papel hace doler la cabeza, es tan util y vital en algo tan avanzado y nuevo como los transformers. Abrazo desde Argentina :)

Que gran trabajo para explicarlo tan sencillo! Muy grande!

Esperemos que por favor no tarde más de 9 meses para la segunda para la siguiente parte. Cómo lamentablemente los antiguos aún esperamos: -Redes Neuronales Convolucionales Parte 2 (12 Noviembre 2020) -Natural Language Processing Parte 2 (15 Julio 2020) -IA Notebook 5 (25 Agosto 2019)...

El video, impresionante... tanto por el contenido como por la edición... éste canal es una locura

Muchas gracias por tus vídeos, eres un máquina.

Hola Carlos, podrías hacer un video sobre BeethovANN 10.1? Hasta donde llegué a entender aplicaron un modelo de NLP para generar música, entrenado el modelo con partituras de Beethoven para "completar" una inconclusa décima Sinfonía.

Excelente tus videos, muy interesantes, me has dado una visión de la IA Muchas gracias y felicidades

Hola carlos! Buenas noches!, desde ya tus videos son lejos los mejores, soy de argentina y siempre que puedo hacerme un tiempo los veo... espero si no es mucha molestia, que me puedas aclarar una duda, al hacer un entrenamiento de una IA, donde almacena la información y como lo hace?

He visto ese cookie clicker de fondo, veo que no soy el único que esta enganchado, buen vídeo btw

Mi estimado Dot csv las imágenes de las redes neuronales tienen un parecido asombroso con el cubo de metatron, la cábala, el vector en equilibrio, etc.

El mejor canal que he visto por lejos!! Los felicito por los temas que abordan y la excelente forma que EXPLICAN TODO!😄

16:53 ¡Noo! DotCSV se está QuantumFracturizando

Que pasada de videos ♥️

Si esto va a ser una serie de videos va a estar increible

¡Excelente video!!