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Cómo funcionan las redes neuronales | Explicación de las redes neuronales
Cómo funcionan las redes neuronales | Explicación de las redes neuronales
El video explica el parámetro de sesgo en las redes neuronales, que hace que los nodos se activen cuando se alcanza un cierto umbral, así como la diferencia entre parámetros e hiperparámetros, con hiperparámetros que necesitan un ajuste fino a través de técnicas de optimización.
También se analiza la tasa de aprendizaje y se destacan los desafíos de encontrar la tasa óptima y evitar el sobreajuste o el desajuste. La ingeniería de funciones es otro subcampo que se encuentra en las redes neuronales, donde los analistas deben determinar las funciones de entrada que describen con precisión un problema. El video señala que, si bien las redes neuronales artificiales teóricas involucran capas perfectas de abstracción, en realidad son mucho más aleatorias debido al tipo de red utilizada, que se elige seleccionando los hiperparámetros más importantes.
¿Por qué funcionan tan bien las redes neuronales convolucionales?
¿Por qué funcionan tan bien las redes neuronales convolucionales?
El éxito de las redes neuronales convolucionales (CNN) radica en su uso de entradas de baja dimensión, lo que las hace fácilmente entrenables con solo decenas de miles de ejemplos etiquetados.
El éxito también se logra mediante el uso de capas convolucionales que generan solo pequeñas cantidades de información útil debido a la compresibilidad de parches de píxeles que existen en el mundo real pero no necesariamente en imágenes reorganizadas artificialmente. Aunque las CNN se utilizan para realizar varias tareas de procesamiento de imágenes, su éxito no se puede atribuir completamente a su capacidad de aprendizaje, ya que tanto los humanos como las redes neuronales no pueden aprender de datos de alta dimensión. En cambio, las estructuras espaciales codificadas en su arquitectura deben existir antes del entrenamiento para "ver" el mundo.
¿Se puede enseñar a la IA la diferencia entre el bien y el mal? [4K] | INTELIGENCIA ARTIFICIAL | Chispa - chispear
¿Se puede enseñar a la IA la diferencia entre el bien y el mal? [4K] | INTELIGENCIA ARTIFICIAL | Chispa - chispear
El video analiza el estado actual y el potencial de la IA y la robótica, y cubre temas como el aprendizaje profundo, las capacidades de los robots, el impacto potencial en varias industrias, la ética, la inteligencia emocional y las limitaciones.
Si bien la IA ha hecho una transición fluida a varios campos, los expertos aún creen que los humanos son necesarios para manejar situaciones inesperadas y dilemas éticos. También se discute el miedo a armar a los robots y el potencial de la IA para desarrollarse sin el control humano. Sin embargo, el potencial de la IA para la creatividad y la inteligencia emocional, como lo demostró Yumi, es algo que esperamos en el futuro. El desafío clave es ganar la confianza del público en la confiabilidad y seguridad de la IA a medida que su integración se vuelve cada vez más vital en nuestra sociedad.
Jensen Huang, CEO de NVIDIA sobre la próxima generación de IA y MLOps
Jensen Huang, CEO de NVIDIA sobre la próxima generación de IA y MLOps
El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, explica la historia de la empresa de centrarse en el aprendizaje automático, comenzando con la aceleración de los modelos de redes neuronales para la competencia ImageNet. Habla sobre el tipo de computación de pila completa de NVIDIA y su éxito en la construcción de una GPU que es universal para diferentes aplicaciones. Huang predice el crecimiento de la IA en la fabricación y el diseño de chips y el potencial de los algoritmos de aprendizaje profundo para simular estrategias de mitigación del cambio climático. También analiza la importancia de MLOps y compara el proceso de refinamiento para el aprendizaje automático con una fábrica. Por último, Huang comparte su entusiasmo por el futuro de la innovación y la creatividad en el mundo virtual.
lo hace más vulnerable y atrae más críticas, lo ve como una forma de refinar sus ideas y tomar decisiones más informadas. Jensen también habla sobre su enfoque de liderazgo, afirmando que su comportamiento y forma de abordar los problemas se mantienen constantes independientemente del desempeño de las acciones de la empresa. Como empresa pública, reconoce la presión externa para tener éxito, pero cree que si son claros al expresar su visión y por qué están haciendo algo, la gente está dispuesta a intentarlo.
CEO y CTO de OpenAI sobre riesgos y cómo la IA remodelará la sociedad
CEO y CTO de OpenAI sobre riesgos y cómo la IA remodelará la sociedad
El CEO y CTO de OpenAI, Sam Altman, le dice a Rebecca Jarvis de ABC News que la IA remodelará la sociedad y reconoce los riesgos: "Creo que la gente debería estar feliz de que seamos un l... discuta el impacto potencial de la IA en la sociedad, enfatizando la necesidad de desarrollo responsable que se alinee con los valores humanos y evite consecuencias negativas como la eliminación de empleos o el aumento de los prejuicios raciales.
Afirman que aunque la IA tiene peligros potenciales, no usar esta tecnología podría ser más peligroso. Los directores ejecutivos también destacan la importancia del control humano y la opinión del público en la definición de barandillas para la IA, así como el potencial de la IA para revolucionar la educación y brindar un aprendizaje personalizado para cada estudiante. Si bien reconocen los riesgos asociados con la IA, expresan optimismo sobre sus beneficios potenciales en áreas como la atención médica y la educación.
Las redes neuronales son árboles de decisión (con Alexander Mattick)
Las redes neuronales son árboles de decisión (con Alexander Mattick)
Las redes neuronales son árboles de decisión son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático adecuado para problemas que tienen estadísticas bien definidas. Son especialmente buenos para aprender sobre datos tabulares, que es un tipo de datos que es fácil de almacenar y comprender.
En este video, Alexander Mattick de la Universidad de Cambridge analiza un artículo reciente publicado sobre redes neuronales y árboles de decisión.
¡Esto es un cambio de juego! (AlphaTensor de DeepMind explicado)
¡Esto es un cambio de juego! (AlphaTensor de DeepMind explicado)
AlphaTensor es un nuevo algoritmo que puede acelerar la multiplicación de matrices descomponiéndola en un tensor de rango inferior. Este es un gran avance en la multiplicación de matrices que potencialmente puede ahorrar mucho tiempo y energía.
Este video explica cómo AlphaTensor, una herramienta desarrollada por DeepMind de Google, podría cambiar las reglas del juego en el campo de la inteligencia artificial.
La red neuronal, una introducción visual | Visualización del aprendizaje profundo, Capítulo 1
La red neuronal, una introducción visual | Visualización del aprendizaje profundo, Capítulo 1
El video proporciona una introducción visual clara a la estructura básica y los conceptos de una red neuronal, incluidas las neuronas artificiales, las funciones de activación, las matrices de peso y los vectores de polarización.
Demuestra el uso de una red neuronal para encontrar patrones en los datos, determinando líneas límite y límites de decisión complejos en conjuntos de datos. También se destaca la importancia de la función de activación, ya que ayuda a abordar límites de decisión más complicados y clasificar datos.
El video concluye reconociendo el apoyo de los pioneros del aprendizaje profundo y explorando cómo se ve una red neuronal entrenada.
Inteligencia artificial de Google: ¿Qué tan cerca estamos realmente? | Podcast informativo de noticias tecnológicas | Wall Street Journal
Inteligencia artificial de Google: ¿Qué tan cerca estamos realmente? | Podcast informativo de noticias tecnológicas | Wall Street Journal
La controversia sobre si el sistema de IA de Google, Lambda, podría volverse sensible se analiza en este segmento. Si bien los expertos han descartado la idea, existen preocupaciones sobre la percepción de que podría suceder y los peligros potenciales que plantean los legisladores y las regulaciones. La discusión destaca que se presta más atención a las consecuencias de que los sistemas de IA sean hipercompetentes y discriminatorios o manipuladores, en lugar del daño que podría derivarse de que simplemente no funcionen correctamente.
Visualización del aprendizaje profundo 2. ¿Por qué las redes neuronales son tan efectivas?
Visualización del aprendizaje profundo 2. ¿Por qué las redes neuronales son tan efectivas?
Este video explora la efectividad de las redes neuronales, profundizando en la función softmax, los límites de decisión y las transformaciones de entrada. El video explica cómo se puede usar la función signoid para asignar una probabilidad a cada salida en lugar de la función argmax tradicional.
Luego demuestra el uso de la función softmax para agrupar puntos similares y hacerlos linealmente separables durante el entrenamiento. Sin embargo, cuando se mueve fuera de la región de entrenamiento inicial, la red neuronal extiende los límites de decisión linealmente, lo que lleva a clasificaciones inexactas.
El video también explica cómo la primera neurona en una red neuronal puede traducirse en una ecuación plana para los límites de decisión y demuestra una herramienta interactiva para visualizar la transformación de dígitos escritos a mano a través de una red neuronal.