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Mega-R5. Máquinas de vectores de soporte
Mega-R5. Máquinas de vectores de soporte
El video explica las máquinas de vectores de soporte (SVM), que determinan la línea divisoria o los límites de decisión en los datos al encontrar los vectores de soporte que no son los mismos que cualquier otro punto de datos. También incluye el uso de funciones del kernel que permiten que el kernel calcule el producto escalar sin manipular directamente los vectores. El profesor aclara el objetivo de encontrar los Alphas que proporcionen la mejor W para el camino más ancho y cómo W es el límite de decisión para SVM. Los estudiantes preguntan sobre la intuición detrás de SVM, y la optimización basada en Alphas crea el camino más ancho para una mejor clasificación de datos. SVM Kernel también ayuda a optimizar el proceso, haciéndolo más eficiente.
Mega-R6. impulsar
Mega-R6. impulsar
En el vídeo "Mega-R6. Boosting", el ponente explica el concepto de boosting en machine learning y demuestra el proceso de selección de los clasificadores correctos para minimizar errores. Dan un ejemplo de identificación de vampiros en función de ciertas cualidades y discuten cómo elegir los clasificadores más efectivos. Los clasificadores seleccionados se utilizan para crear un clasificador final que se aplica a los puntos de datos para determinar cuántos se clasifican correctamente. El orador también enfatiza que elegir cuándo detener el proceso es importante y reconoce que lograr una precisión completa no siempre es factible.
Mega-R7. Near Misses, Arch Learning
Mega-R7. Near Misses, Arch Learning
En el video, se introduce el concepto de aprendizaje cercano a la falla, que implica aprender sobre diferentes tipos de fuentes de luz y sus características. El enfoque de Arch Learning utiliza seis heurísticas para refinar un modelo, incluido el enlace obligatorio, el enlace prohibido, el árbol trepador, el conjunto extendido, el intervalo cerrado y el enlace descartado. El video analiza varias técnicas utilizadas en el aprendizaje automático, como conjunto extendido, árbol de escalada, intervalo cerrado y enlace de caída. Los oradores también hablan sobre cuestiones relacionadas con la fragilidad y la vulnerabilidad del modelo Arch Learning al ordenamiento, lo que lleva a reacciones inconsistentes ante información contradictoria. El video también analiza el concepto de generalización del Mega-R7 y cómo se diferencia de los modelos anteriores. Además, se analizan las compensaciones entre el aprendizaje irlandés y el aprendizaje reticular en términos de su capacidad para expresar subconjuntos de información, así como la enseñanza del sistema utilizando múltiples modelos con diferentes detalles de implementación.
AlphaGo - La película | Documental completo premiado
AlphaGo - La película | Documental completo premiado
Un documental sobre el desarrollo del programa informático AlphaGo, que está diseñado para vencer a los jugadores humanos en el juego de Go. La película sigue la victoria del programa sobre un jugador humano campeón mundial en un partido de cinco juegos. Algunos espectadores sienten que la victoria de AlphaGo puede presagiar el fin de la raza humana tal como la conocemos, ya que las máquinas se vuelven cada vez mejores en la realización de tareas cognitivas.
Deepmind AlphaZero - Dominar juegos sin conocimiento humano
Deepmind AlphaZero - Dominar juegos sin conocimiento humano
El video explora el desarrollo de la arquitectura de aprendizaje de refuerzo profundo de DeepMind, AlphaZero, que utiliza una política unificada y una red de valores para tener éxito en juegos con enormes espacios de estado sin datos humanos previos. El algoritmo de AlphaZero implica entrenar una red neuronal para predecir la acción elegida por una búsqueda de árbol de Monte Carlo completa, destilando conocimiento iterativamente para generar jugadores más fuertes con el tiempo. El algoritmo mostró impresionantes curvas de aprendizaje, superando a las versiones anteriores en solo unas pocas horas de entrenamiento y mostrando una notable escalabilidad a pesar de evaluar menos posiciones que los motores de búsqueda anteriores. El video también analiza la capacidad de AlphaZero para combinar lo mejor de los enfoques humanos y automáticos al tiempo que muestra el potencial para el aprendizaje por refuerzo de propósito general.
AlphaGo: cómo la IA dominó el juego de mesa más difícil de la historia
AlphaGo: cómo la IA dominó el juego de mesa más difícil de la historia
El video explora los detalles técnicos de AlphaGo Zero, un sistema de inteligencia artificial que se entrenó completamente a través del juego automático y sin usar conjuntos de datos humanos. El sistema utilizó una arquitectura de red residual y un enfoque de dos investigaciones para predecir el valor y los movimientos fuertes. El video destaca las mejoras realizadas, incluida la capacidad de predecir los resultados del juego y el descubrimiento del sistema y el alejamiento de los movimientos conocidos en Go. Sin embargo, la aplicación del sistema en el mundo real está limitada por la necesidad de un simulador perfecto, lo que dificulta la aplicación del enfoque a otros campos.
AlphaZero from Scratch – Tutorial de aprendizaje automático
AlphaZero from Scratch – Tutorial de aprendizaje automático
00:00:00 - 01:00:00 El video "AlphaZero from Scratch – Machine Learning Tutorial" enseña a los usuarios cómo construir y entrenar el algoritmo AlphaZero usando Python y PyTorch para jugar juegos de mesa complejos a niveles sobrehumanos, con ejemplos dados para Tic -tac-toe y Connect 4. Uno de los componentes clave del algoritmo es la búsqueda del árbol de Monte Carlo, que implica seleccionar la acción más prometedora, expandir el árbol y simular el juego, con los resultados retropropagados para el entrenamiento. El tutorial demuestra la expansión de los nodos durante el algoritmo de investigación de Monte Carlo, el proceso de reproducción automática y cómo entrenar el modelo mediante funciones de pérdida que minimizan la diferencia entre la política y la distribución MCTS, y el valor y la recompensa final. El video termina creando un juego de Tic-tac-toe y probándolo a través de un bucle while.
01:00:00 - 02:00:00 En esta sección del tutorial sobre cómo construir AlphaZero desde cero, el instructor demuestra la implementación del algoritmo Monte Carlo Tree Search (MCTS) para el juego Tic-tac-toe. El algoritmo se implementa a través de una nueva clase para MCTS que incluye un método de búsqueda que define un bucle de iteraciones repetidas para las fases de selección, expansión, simulación y retropropagación. El video también cubre la implementación de la arquitectura de la red neuronal AlphaZero, que incluye dos encabezados, uno para política y otro para valor, y utiliza una red residual con conexiones de salto. El encabezado de política utiliza una función softmax para indicar la acción más prometedora, mientras que el encabezado de valor brinda una estimación de qué tan bueno es el estado actual. El orador también analiza la implementación del bloque de inicio y la red troncal para la clase ResNet y explica cómo usar el modelo AlphaZero para obtener una política y un valor para un estado determinado en Tic-Tac-Toe.
02:00:00 - 03:00:00 El tutorial "AlphaZero from Scratch" demuestra la construcción del algoritmo AlphaZero a través del aprendizaje automático. El presentador cubre una amplia gama de temas, desde la actualización del algoritmo MCTS, la reproducción automática y los métodos de entrenamiento, hasta mejoras como agregar temperatura a la distribución de probabilidad, disminución de peso y compatibilidad con GPU en el modelo, y agregar ruido al nodo raíz. El tutorial lleva al espectador paso a paso a través de la implementación de estas funciones al mostrar cómo codificar el estado del nodo, obtener políticas y resultados de valor, y ajustar la política usando softmax, movimientos válidos y ruido aleatorio de Dirichlet para agregar exploración mientras asegura acciones prometedoras no se pierden.
03:00:00 - 04:05:00 En este tutorial de YouTube sobre la creación de AlphaZero desde cero mediante el aprendizaje automático, el instructor cubre varios temas, como agregar exploración a la política con un factor de ruido, incorporar compatibilidad con CPU y GPU para entrenar modelos en juegos más complejos, actualizar el código fuente para crear un juego Connect Four, aumentar la eficiencia de la implementación de AlphaZero a través de la paralelización, crear dos nuevas clases en Python para juegos de juego automático, codificar estados para aumentar la eficiencia, implementar el algoritmo Monte Carlo Tree Search para AlphaZero, y entrenando un modelo para Connect Four usando fs0 paralelizado. El tutorial proporciona una guía paso a paso sobre cada tema con un enfoque en la creación de una implementación AlphaZero eficiente y efectiva. El presentador demuestra cómo crear un entorno Connect Four usando el paquete de entornos Kegel, luego ejecuta y visualiza el juego con dos agentes que usan el algoritmo de búsqueda MCTS basado en un modelo AlphaZero entrenado. El presentador también realiza correcciones menores en el código y define al jugador uno como el agente que usa el algoritmo MCTS para predicciones basadas en el modelo entrenado. El tutorial finaliza con el presentador proporcionando un repositorio de GitHub con cuadernos jupyter para cada punto de control y una carpeta de pesos con el último modelo para Tic-tac-toe y Connect Four, expresando interés en hacer un video de seguimiento en Mu Zero si hay alguno. interés en ello.
Parte 1
Parte 2
parte 3
parte 4
Google entra en pánico por ChatGPT [Las guerras de la IA han comenzado]
Google entra en pánico por ChatGPT [Las guerras de la IA han comenzado]
El video analiza cómo Google se está preparando para el potencial de los chatbots cada vez más poderosos y cómo esto podría afectar su modelo comercial. Se informa que Microsoft está trabajando en un chatbot que permitiría a los usuarios comunicarse con Bing de una manera más humana, y esta función será beneficiosa para las búsquedas donde las imágenes no existen actualmente. Microsoft ha dicho que están trabajando en estrecha colaboración con la IA abierta, por lo que esta característica no genera imágenes explícitas o inapropiadas. Entonces, parece que Bing está recibiendo una revisión importante con las funciones de chat GPT y Dali 2 integradas.
CONFERENCIA JENSEN HUANG (NVIDIA) e ILYA SUTSKEVER (OPEN AI).AI HOY Y VISIÓN DE FUTURO
CONFERENCIA JENSEN HUANG (NVIDIA) e ILYA SUTSKEVER (OPEN AI).AI HOY Y VISIÓN DE FUTURO
El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, y el cofundador de OpenAI, Ilya Sutskever, discuten los orígenes y avances de la inteligencia artificial (IA) en una conferencia. Sutskever explica cómo el aprendizaje profundo se volvió claro para él, cómo el aprendizaje no supervisado a través de la compresión condujo al descubrimiento de una neurona que correspondía al sentimiento y cómo el entrenamiento previo de una red neuronal llevó a instruir y refinar con la colaboración humana y de IA. También analizan los avances y las limitaciones de GPT-4 y el aprendizaje multimodal, así como el papel de la generación de datos sintéticos y la mejora de la confiabilidad de los sistemas de IA. A pesar de ser el mismo concepto de hace 20 años, ambos se maravillan con el progreso realizado en la investigación de la IA.
Es hora de prestar atención a la IA (ChatGPT y más allá)
Es hora de prestar atención a la IA (ChatGPT y más allá)
El video analiza el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) y cómo está cambiando la forma en que trabajamos y vivimos. Algunas personas están entusiasmadas con el potencial de la IA, mientras que otras están preocupadas por sus posibles implicaciones. El orador también proporciona un breve resumen de un episodio de podcast reciente.