muy buenas noches hola a todos qué tal aquí dot ccv a ver si se me ve si se me
escucha todo correcto como debe ser de siempre todos al chat a decirme si se me
oye si se me ve 1 2 3 1 2 3 vamos rápido que se le enfría la cena yonai
listo vale no se oye con eco ha salido bien a la primera no me lo creo eso
novedad en el canal se ve y se oye bien muy bien bienvenidos chicos y chicas a
un nuevo directo del canal el directo del mes de noviembre donde vamos a hacer
pues lo que hacemos siempre vale va a ser una sesión donde ustedes van a hacer
preguntas en el chat yo voy a estar aquí respondiendo contando un poco también
las movidas que se me habían ocurriendo sobre inteligencia artificial machine
learning tecnologías emergentes podemos el sábado por la noche creo que nos
podemos permitir irnos un poco por las ramas también si tenéis preguntas sobre
youtube sobre divulgación sobre más a nivel profesional incluso del tema del
machine learning todo eso lo podemos tratar en este directo de hoy así que
nada les estoy leyendo a ver se ve hola hola hola buenas noches enciende la
luz que no sé para que se vea con menos ruido ya es que la luz tiene habitaciones
y ahora mismo estoy en canaria para esto y en mi casa mi casa toda la vida en las
palmas era en canaria y la verdad que la luz de la habitación es un poco mala
porque se ilumina por aquí arriba y se me ve por detrás
mejor así más luz directa a la cara bueno da igual si el ruido no es lo
importante aquí lo importante es que se me oiga bien y la imagen la pueden la
pueden apagar vale se ve bien no se necesita perfecto muy bien pues nada eso
podéis utilizar aquí el chat que tenéis por la zona de abajo para pues
hacer todas las preguntas que tengáis y yo pues mientras tanto pues les voy a
actualizar un poquito la situación del canal y la situación de mi vida que
hace tiempo que no que no hablamos un poco también de de que estoy haciendo
que me estoy dedicando ahora vale ahora mismo me encuentro en canarias como digo
aunque estoy viviendo en madrid vale si recuerdan pues los que lleven tiempo en
el canal sabrán que yo estuve viviendo dos años en finlandia porque estuve
haciendo mi máster de data science y el máster lo terminé en junio en julio me
fui a cora del sur en agosto me fui de vacaciones y en septiembre me mudé a
madrid ciudad en la que vivo ahora la idea que yo había dicho hacía tiempo era
que yo me iba a dedicar a hacer el doctorado este año pero al final hacer
un doctorado implica pues tener que buscar primero un buen departamento
donde hacerlo yo tengo algunas ideas en mente de dónde quiero ir a qué
universidades pero tienes que buscar un departamento que tenga un proyecto que
te interese tienes que tener financiación para que te financien el
doctorado y todo esto y al final pues por toda esta circunstancia yo no había
mirado con tiempo pues decidí dejar pasar un año entero un año como sabático
así entre comillas o un año entre entre que termine el máster y me vuelvo a
poner a estudiar a hacer el doctorado para poder tener buena información poder
buscar información sobre cómo cómo
qué universidad utilizar y y nada entonces este año pues lo que estoy
haciendo en un principio tenía pensado dedicarme a trabajar vale buscar algún
trabajo que me interese de del tema de machine learning pero pero al final
dije oye tenemos el canal de youtube que la verdad que es una cosa que me gusta
bastante hacer y y bueno sea para trabajar siempre hay tiempo porque
afortunadamente lo que es el sector de la informática y el sector del machine
learning pues hay trabajo de sobra y en ese sentido pues
pues no hay problema de decir en cualquier momento puedo dar el paso y
decirme pongo a trabajar y no pasa nada pero pero eso tenía el canal de youtube
también tenía la oportunidad de hacer un curso del cual voy a hablar ahora e
impartir un curso que por lo cual estoy aquí en canarias y entonces claro puse
todos esos motivos sobre sobre la balanza y dije bueno pues lo que voy a
hacer es dedicarme a estar full time para así decirlo haciendo labores de
educación de divulgación etcétera y eso es lo que estoy haciendo ahora vale
estoy viviendo en madrid aunque ahora estoy en canarias y básicamente pues
estoy haciendo impartiendo charlas en empresa estoy haciendo webinars estoy
haciendo más vídeos para el canal como se viene el mes de octubre y ahora
actualmente pues estoy en las palmas de gran canaria porque voy a impartir un
curso que empieza mañana no pasado mañana el lunes e introductorio de
machine learning y data science junto a otros compañeros y es un curso que está
muy guay es para agentes empleadas menores de 30
ya sé que me lo van a preguntar mucho no es un curso que se vaya a streamear no
se va a emitir en directo pero si es una oportunidad que se me ha dado para yo
poder estructurar en mi cabeza un curso que posiblemente en un futuro pues sea
algo que todos puedan disfrutar y que se vaya a publicar online vale y entonces
bueno este mes voy a estar aquí en canarias estoy en las palmas de gran
canarias si hay alguien por aquí que le que quiera tomarse una copa algún día
pues me pueden contactar sin problema y y básicamente eso estoy aquí a la espera
de empezar el curso el lunes la verdad que es algo nuevo para mí y que me pone
un poco nervioso pero yo creo que va a estar muy guay
y nada pues eso simplemente estoy contando la chapa esperando a que a que
se caliente un poco el chat y que vaya entrando gente vale voy a empezar a leer
preguntas bueno todo esto también lo digo porque si este me ven que hay menos
contenidos en el canal o ahora ahora explicaré un poco lo que tengo pensado
pero por ejemplo para mañana quería subir un vídeo sobre noticias que no
tengo tiempo para que no he podido hacer porque no tengo apenas tiempo pues
entiendan que es porque estoy con el curso al mismo tiempo estoy preparando
los materiales y bueno pero voy a intentar que haya contenido vale voy a
intentar hacer algún formato que pueda ser fácil para mí de editar y disfrutable
para ustedes dicho esto vamos a pasar a leer preguntas
hostia somos 190 personas en directo esto es un nuevo récord en el canal
vale voy a hacer un scroll rápido vale se ve bien ta ta ta para cuándo el
equipo de kagel ya ya lo sé lo sé lo sé vale o sea la cosa es esa yo este
mes de noviembre doy el curso termino en la primera semana de diciembre y en ese
momento me vuelvo para madrid y ahí así que me voy a dedicar cuerpo y alma
porque ya pues podré estar full time full time sin estar pensando en que
tengo el curso y todo esto para hacer cosas para el canal y una de las cosas
que quiero hacer es el equipo de kagel como bien han apuntado vale
qué más
crees que tiene futuro estos temas de la inteligencia artificial en temas de
salud recomiendo ver el directo que hice hace tres semanas con pao del canal
diario de un mir que está en su canal o sea si ustedes buscan directo dot ccv
medicina o incluso hay un vídeo en mi canal que redirige a ese vídeo es un
directo de una hora y pico donde nos centramos en hablar exactamente este
tema vale inteligencia artificial más salud y yo creo que de todos directos que
he hecho ha sido el que más he disfrutado porque era la primera vez que
hacía con otra persona y bueno pao es un crack de la media de la medicina
un crack en general no pero es un crack en el área de la de la medicina y la
verdad que fue un directo muy muy muy guapo muy guay se hablaron cosas muy
chulas así que si se quedan con las ganas de demás directos cuando acabe
este pues se van a ver el otro a ver
cómo crees que cambiará la inteligencia artificial con respecto a la
computación cuántica vale empiezan a encadenar cosas
a lo que acabo de decir del directo con pao me gustó tanto hacer este tipo de
directos con otra persona que estaba pensando que quiero utilizar estos
directos para traer a gente que sepa de temas y hacer un poco inteligencia
artificial más y ese tema y en este sentido el otro día estuve en cultube y
estuve hablando con danny del canal mientras en física y él es un crack de
la computación cuántica así que estuvimos hablando de que estaría muy
guay organizar un directo en el que él pues nos cuente un poco de computación
cuántica de cómo funciona a nivel de cómo funciona realmente porque se oye
mucho de la computación cuántica pero luego al final eso cómo se implementa
y yo pues podría dar un poco la visión de cómo la inteligencia artificial pues
se puede integrar en eso actualmente tampoco soy un entendido del tema pero si
he escuchado algunas cosas y sé que por ejemplo se dice que inteligencia
artificial más computación cuántica tiene dos tipos de relaciones vale una de
las relaciones es la obvia no que cómo va a ser la inteligencia artificial
cuando se ejecute dentro de ordenadores cuánticos vale cuando podamos utilizar
toda la potencia de computación que notan los ordenadores cuánticos para
ejecutar por un algoritmo de entrenamiento el back propagation todas
estas cosas creo que a día de hoy hay muy poquitos algoritmos algoritmos
implementados para computación cuántica creo que es una lista de menos de 100
algoritmos y no sé yo si realmente existe alguno que sea que haga referencia
a los que utilizamos en inteligencia artificial pero seguramente acaben
llegando no sería extrañar que qué podría pasar pues si es como dice la
computación cuántica y nos ofrece toda esta capacidad de cómputo
tan bestial tan disruptiva no sería la palabra pues yo me
imagino que podríamos tener algoritmos de machine learning mucho más
potentes que los que tenemos ahora la otra relación que existe entre
inteligencia artificial y computación cuántica es que la inteligencia
artificial se está utilizando a día de hoy en proyectos para hacer que estos
ordenadores cuánticos sean posibles vale y ahí pues sí me gustaría conocer más
cómo se implementan estos ordenadores y cuál es el rol que que tienen estos
algoritmos dentro de los ordenadores cuánticos pero bueno sin duda un tema a
mí personalmente me yo empecé a hablar con dani de esto de este tema porque le
dije dani lo de los ordenadores cuánticos tiene que ser un buf no tiene
que ser una bomba de humo y me dijo no no yo creo que en 10 años eso va a ser
una cosa que va a despegar y que va que va a ser algo bastante revolucionario
así que hay que estar muy atentos que tenemos que tenemos hoy el chat va un
poquito más rápido que de costumbre
vale comentar raúl benavente que están creando una pequeña incipiente
comunidad de data beer en las palmas pues flipante me encanta
contad conmigo para para lo que haga falta de participar en ponencias o
hacer difusión muy guay cerveza y datos buena combinación
chavales que vamos a pisos picados cabrones pisos creo que pisos picados
estaba donde neptuno si no recuerdo mal que haya pillado la referencia muy bien
vale me preguntan diferencia entre machine learning y deep learning tengo un
vídeo donde hago un mapa conceptual de todos estos conceptos pero bueno muy
fácilmente machine learning es el campo de estudio donde básicamente utilizamos
pues técnicas para que a partir de los datos a
partir de evidencias pues se puedan entrenar esos algoritmos vale el
machine learning es eso es que simplemente tengamos algoritmos que
puedan aprender a hacer cosas en base a experiencias y a los datos en ese sentido
el campo del machine learning es un campo que tiene antigüedad si no recuerdo mal
creo que era de 1959 cuando sacó yo por primera vez el término y existen
diferentes algoritmos dentro de esa área existen por ejemplo algoritmos de
clasterización como camins existen algoritmos de reducción de dimensiones
como el psa o el tsn existen algoritmos básicos como support vector machines
regresión lineal desde una vertiente puede ser un algoritmo una técnica
estadística pero también es un algoritmo de machine learning atendiendo
a la definición vale todos estos son algoritmos dentro del campo del machine
learning qué pasa que llegados a un punto hay un algoritmo que es muy
avanzado muy revolucionario y que funciona mejor que estas cosas y que
son las redes neuronales que todo el mundo conocemos del canal y qué pasa
que con las redes neuronales pues lo que se ha conseguido es que tú puedas
conseguir un rendimiento superior al de las otras técnicas en base a entrenar a
mayor cantidad de datos y a mayor complejidad de las redes neuronales y
claro esta complejidad en redes neuronales se traduce en que pues por
ejemplo en una red neuronal que tú tienes muchas capas pues tú vas añadiendo
más y más capas y hasta ese término de añadir más capas es lo que se le
considera como la profundidad de la red vale lo que se habla de que las redes
profundas y de ahí pues se empezó a cuñar el término del deep learning
durante esta última década y por eso deep learning aprendizaje profundo se
refiere a la profundidad de las capas de las redes neuronales
pero bueno básicamente el deep learning es un campo dentro del campo del machine
learning
vale vale estoy bajando
estás haciendo el curso de fastai que están haciendo live no no lo estoy
haciendo pero me queman los demonios por dentro porque lo quiero hacer estaba
haciendo el curso anterior que tenían publicado creo que desde el año pasado
que están muy guay están muy guay explican cosas muy interesantes y
recomiendo a todo el mundo hacerlas Jeremy Howard que es el tío que lleva el
proyecto este de fastai me parece un tío muy muy interesante porque es como que
te presenta información que que tienen mucho interés pero pero sin o sea una
cosa que me gusta bastante de él es que por ejemplo te cuenta que está
utilizando una técnica determinada que hace que el rendimiento de un algoritmo
sea superior y que esa técnica la leyó en un paper que ese paper no tiene
ninguna repercusión pero bueno ellos lo encontraron lo han implementado y
funciona muy bien y eso mola porque lo que está haciendo realmente es como una
crítica a esto de que al final acabamos viendo los papers y las publicaciones de
de las empresas que tienen mayor capacidad de hacértelo llegar que si se
fijan los vídeos de noticias que yo siempre pongo a mí una cosa que no me
suele gustar cuando hago los guiones es que al final pues todas las noticias que
estoy poniendo son o de google o de envidia o o deep mind que vuelve a ser
google empresas muy reducidas y bueno al final parece como que son ellas las que
siempre innovan pero luego hay pequeños equipos de investigación en diferentes
universidades y departamentos que también hacen cosas muy guay y me gusta
que este tío pues por ejemplo las visibilice y nada pero bueno si tengo
ese tengo ese curso pendiente pero como he estado bastante liado preparando
materiales y cosas pues no he podido salud desde colombia saludos
ingeniería informática o ciencias de la computación cuáles cuáles son sus
diferencias vale esa pregunta creo que la puedo
responder porque porque creo que he vivido las ambas ambas carreras y es que
yo por ejemplo cuando estudiaba en la aquí en las palmas de gran canaria
cuando yo estaba haciendo el doble grado una de las carreras era ingeniería
informática que básicamente lo que yo soy lo que estoy graduado ingeniería
informática tú cuando empiezas los primeros años yo creo que no hay mucha
diferencia de lo que sería ciencias de la computación vale vas a tener asignaturas
troncales de matemática vas a tener asignaturas troncales de estructuras de
datos de programación etcétera vale todo lo que lo que son los ladrillos
básicos fundamentales dentro de el campo de la informática qué pasa que
cuando ya empiezas a seguir subiendo pues te das cuenta que te vas
especializando hacia una vertiente más cómo llamarlo empresarial del campo de
la de la informática vale es como que te orientan a que tú seas pues una
persona que puedas utilizar estas herramientas que te están enseñando la
programación y todo esto para que puedas desarrollar pues un producto puedas
desarrollar una startup o pueda ser un trabajador dentro de una empresa vale tú
puedes ser ingeniero del sistema de base de datos developer todo eso es lo que
te van a enseñar en la ingeniería informática porque al fin y al cabo una
ingeniería que pues es poner tu conocimiento en virtud de desarrollar
pues un ingenio no poner sacarlo una utilidad práctica a todo este
conocimiento que tú tienes eso está muy guay y básicamente pues lo que
aprendería si estudiaras ingeniería informática qué pasa que yo cuando
estaba en la carrera en cuarto año yo me hice el Erasmus a Helsinki a la misma
universidad donde yo he hecho ahora el máster y allí las asignaturas que yo
hice eran las asignaturas del máster de computer science y claro computer
science era ciencia de la computación que yo cuando fui no pensé que fuera
haber mucha diferencia pero si la hay y es que computer science trata la
informática quizás desde un punto de vista que a mí me gusta más que es la
versión académica en la versión en la que tú pues tienes que leerte paper
científicos con las últimas publicaciones con desarrollar más la
parte de algoritmia desarrollar más como un poco la mentalidad más científica de
entender el campo de la informática como un campo en el que todavía se puede
innovar crear nuevos algoritmos etcétera yo por ejemplo noto que el campo del
machine learning pertenece más al computer science de momento es decir que
está más orientado a la parte académica que que la parte de ingeniería de
momento vale eso es algo que yo que yo estoy diciendo últimamente que vamos a
intentar hay que intentar utilizar el machine learning de forma más práctica
hay que empezar a bajar todas estas cosas que tenemos estas invenciones que
tenemos en el campo académico e ir moviéndolas hacia aplicaciones
industriales más prácticas pero bueno básicamente yo creo que esas son las dos
formas de entenderlo a mí me gusta más la parte académica pero bueno ahí ya
luego depende de cada uno de lo que de lo que le guste
decidir pues que quiere que quiere estudiar
cómo vamos cómo vamos
vale esconder veo que es pan en mi canal sorteo 4500 rubles para el
fortnight bueno qué opina de watson el de la serie de
sherlock está muy bien y el de ibm bueno no sé hay hay muchas críticas y yo creo
que es una de esas cosas
que puede que hagan daño a lo que es el campo de la inteligencia artificial no
me he metido en profundidad pero bueno sé que watson
o sea para poner un poco de contexto yo estuve en ibm trabajando durante seis
meses en la parte de de ventas y tal vale era como técnical seller en madrid y la
experiencia estuvo muy guay estuvo muy genial pero una cosa que me di cuenta es
que muchos de los productos que se venden tanto en ibm como en otras
empresas por supuesto tienen una gran componente de marketing vale es decir
que es mucho aire muy vacío y y eso entonces yo me di cuenta cuando estaba
ahí dentro que muchos de los productos decían want watson power o cognitivo
computación al balón o sea todo como muy orientado hacia toda esta ola de la
inteligencia artificial pero luego cuando preguntabas cómo estaba
implementado te decía no si estos son productos que existían de antes pero que
le hemos cambiado el nombre a lo de watson porque watson es lo que vende qué
pasa con ibm watson la historia detrás de esto es que hace unos años ellos
consiguieron ganar este concurso de yo party con con el sistema watson y fue
como el punto de partida en ese momento ellos tendrían un sistema determinado al
que llamaron watson que consiguió hacer ese logro y luego dentro de sus productos
habrán implementado el algoritmo de machine learning que funcionara bien mal
o muy bien dependiendo de qué producto sea y a todo eso le llaman watson vale y
es como un conglomerado de cosas que realmente que es watson
entonces en ese sentido pues es muy difícil cuestionarlo vale no tú no
puedes decir bueno quiero ver que el sistema watson que es una arquitectura
determinada que hace una cosa determinada déjame ver papers déjame
querer entenderlo pero bueno luego también es cierto que ellos han hecho
pues mucha publicidad de watson de tu nuevo ayudante en el campo médico watson
tu ayudante para la abogacía bla bla bla vale como mucho estamos aplicando
watson para para esta cosa estamos aplicando watson para esta otra pero
luego la realidad es que hace no mucho salió un artículo de pues no sé si
era washington post o algún periódico estos americanos los que se criticaba
que realmente watson no estaba rindiendo como como se esperaba en cualquier caso
no tengo información de cómo funciona internamente así que tampoco quiero
ser aquí la ola de hate y y la verdad que me gustaría algún día poder
informarme informarme de ir a lo mejor con la gente de ibm y decirles oye nos
podemos sentar algún ingeniero y yo y y que me cuente cómo que cómo se
implementa que tiene que que hace que cuáles son sus capacidades a diario la
verdad que estaría muy bueno si algún ingeniero de ibm por aquí que me dé
paso a ver pregunta iris 91 12 de dónde sacas tanto tiempo para aprender
enseñar ser un youtuber exitoso y hacer una maestría buena pregunta
a ver cuando estaba haciendo el máster era complicado y de hecho el año pasado
tampoco hubo tantos vídeos como me hubiera gustado de hecho cuando más
vídeos hubo fue en este periodo del año pasado es decir desde septiembre
septiembre octubre noviembre y siempre fueron los mejores meses y coincidió
con que era los meses en los que yo estaba más libre haciendo el máster
vale porque la verdad que en la universidad de helsinki como yo ya había
ido el derasmo pues tenía algunas asignaturas convalidadas y justo
coincidió que la mayor parte de tiempo libre lo tuve en ese momento y por eso
pues pude avanzar tanto con el canal ya después cuando empecé con el tfg bueno
con el tfm ahí ya pues como muchos habrán visto bajó la cantidad de tiempo
que podía dedicar al canal pero bueno es cuestión de organizarse
dedico bastante tiempo y es cierto que los vídeos que hago en el canal pues
dedican requieren muchísimo muchísimo tiempo el otro día hicimos un una
jornada es la que estamos varios compañeros de youtube y se nos
preguntó que cuántas horas dedicábamos a los canales y yo creo que junto a
crees pues estábamos en la mayor parte o sea yo para hacer un vídeo de los por
ejemplo redes neuronales parte 2 eso me puede llevar pues 80 horas vale 80 horas
significa que si estoy full time son 10 días de trabajo que básicamente el
tiempo que suelo dejar de media entre vídeo y vídeo
pero claro es muchísimo tiempo y una cosa que noto y una cosa que me gustaría
trasladar es que realmente dedico mucho tiempo a hacer estos vídeos y claro la
gente o sea en realidad la gente yo creo que se puede generar una una imagen
distorsionada de lo que de lo que yo soy vale porque a lo mejor se piensan que
joder yo vengo aquí y explico de machine learning, explico un montón de cosas estoy
siempre hablando de papers de tal y a lo mejor se piensan que de repente yo aquí
soy un grandísimo ingeniero informático de machine learning y tal y no es el
caso o sea soy un ingeniero normal sé del campo de machine learning normal como
podrían saber muchos otros compañeros pero de hecho el tiempo que yo dedico a
hacer vídeos en youtube a mí me sirve para aprender ciertos conceptos de forma
más intuitiva pero es tiempo que no estoy dedicando a por ejemplo leer
artículos leer papers que a lo mejor otros compañeros si hacen entonces es
como una yo siempre que estoy haciendo un vídeo en after effects o en premier me
quema los demonios porque no es lo que quiero hacer yo cuando estoy haciendo un
vídeo disfruto mucho el proceso de pensar el guión porque es cuando
estructuras cuando piensa bastante todos estos conceptos disfruto mucho cuando
tengo el resultado hecho pero me aburre mucho el editar un vídeo porque editar
un vídeo es diseño gráfico no es machine learning no es programación no
es de lo que realmente me gusta y lo que me quiero dedicar
pero bueno es parte del trabajo o sea nadie dijo que fuera de que fuera bonito
y eso entonces bueno lo de la imagen distorsionada lo pienso en ese sentido
de que si yo no fuera lo que soy a lo mejor estaría más preparado más
formado en el sentido de que tendría más tiempo para leer programar etcétera y
bueno y la gente a lo mejor simplemente viendo mi vídeo se piensan que yo soy
el puto amo del tema del machine learning cuando soy un ingeniero normal
qué más tenemos
bueno tienes pensado hacer algún ejemplo posterior en tu curso con redes
neuronales recurrentes no sé si te refieres al curso al que voy a impartir
ahora que me imagino que no o a los vídeos de youtube en youtube la idea es
tirar millas hacia adelante y ir cubriendo todo el espectro de
arquitecturas que se conocen ahora de hecho me acordé me acordé hace dos días
que dije en el último vídeo que iba a subir un vídeo explicando lo de pi
torch tensor flow y cómo se hace una red neuronal con esas tecnologías pero se me
me había olvidado completamente pero bueno la idea que tengo ahora en el
canal es quiero dedicar algún vídeo a explicar conceptos de
me saldrá over fitting cómo se cuando tú haces un proyecto pues porque dividimos
los data set en test train y todo esto el cross validation explicarlo quiero
dedicar un vídeo a eso quiero dedicar un vídeo a lo mejor al esto casted
gradient descent que sería como una evolución de lo que vimos en el algoritmo
en el vídeo del gradient descent y a partir de ahí quiero empezar a tratar
pues la arquitectura de redes neuronales convolucionales que es la que más me
apetece porque es el área que más me gusta es la parte de procesamiento de
imágenes vídeos etcétera y eso está muy guay porque eso nos va a desbloquear
muchos logros nos va a abrir muchos caminos que son muy guay vamos a
empezar a ver el tema de deep fakes vamos a ver el tema de deep dream style
transfer todos estos son conceptos que quiero tratar en el canal y que espero
en los próximos meses pues poder poder tratarlos en cuanto a a que voy a estar
dedicado al canal pues full time siempre que no me dedique a trabajar
vale tata tata tata
cómo iniciar a la inteligencia artificial recomiendas algún libro en
particular mira ese es otro vídeo que quiero hacer quiero hacer un vídeo en
el que responda a las cinco preguntas que más me preguntáis aquí en los
directos porque la de los libros me la pregunta mucha gente por muchos canales
diferentes y el problema es que no yo por ejemplo no soy de leer muchos libros
técnicos vale tengo una serie de libros en la cabeza que a veces consulto por
ejemplo pienso el deep learning book que está gratuito que de ian goodfellow y
joshua joshua benjo tengo otro que de
machine learning desde un punto de vista probabilístico también que era uno que
nos enseñaron en el máster tengo como diferentes libros que yo sé que si
necesito buscar algo voy lo miro pero no son libros que recomendaría porque no es
un libro que tú te puedas leer de principio a fin son libros técnicos de
consulta y ni siquiera porque es que todas esas cosas que consulta están en
internet yo todo lo que sé y todo lo que pongo en los vídeos es porque o lo
busco por internet y aún un cojo de diferentes fuentes de diferentes blog
páginas y tal y veo cómo lo explican y me creo yo una idea y luego generó el
guión o porque ya lo tengo interiorizado lo que me han enseñado la carrera pero
no no no soy de mucho de leer libros por eso no suelo recomendar libros
y
dice vaya carlos me encanta tu modestia confirmas el efecto dan in kruger con
tu actitud ante el conocimiento de la materia me suena me suena haber leído
ese del efecto ese que creo que está relacionado con lo del efecto del
impostor pero es cierto o sea yo creo que a cualquier persona le pasaría
porque es que al final en youtube tú lo que tienes en una exposición o sea yo
tengo aquí un canal en el que estoy de repente hablando 237 personas pues normal
que se cree una un principio de autoridad en el que ustedes piensen que
a lo mejor pues yo por estar simplemente aquí sentado de vos saber más que
cualquiera de los 237 que estemos aquí yo cojo a cualquiera de aquí lo siento
en esta silla se pone a hablar y pues también te puedo hacer un directo no es
que sea tampoco nada nada especial pero bueno dice debería de ser notebook
sobre support vector machine logístico regression decision trees random forest
etcétera sí debería hacerlo ciertamente de hecho lo bueno es que mucho
de lo mira el curso que voy a impartir ahora a partir del lunes muchos de las
cosas adelanto si hay alguno de algún alumno en este en este directo me
gustaría saberlo
nada básicamente eso que el curso que voy a impartir desde el lunes pues parte de
los materiales los sacos de los contenidos que ya ha hecho en youtube
obviamente de hecho si hay alguno pues verán que hay cosas repetidas hablaré
de lo de regresión lineal va a ser exactamente igual que el vídeo que
tengo de regresión lineal y los ejercicios prácticos van a ser igual que
el notebook de esa cosa pero qué pasa que en este curso pues veremos también
otros algoritmos como psa intentaré meter también un poco de tsn e
su por vector machines a lo mejor algo de árboles de decisión también y para
esos para ese temario también va a haber pues ejercicios y esos ejercicios
posiblemente se acaban traduciendo en materiales para para luego el canal
la singularidad posibilidad o vende humos
qué singularidad porque ahí sí bueno si no recuerdo mal creo que como me suena
haberlo escuchado por diferentes vertientes está la singularidad
tecnológica que es como el punto en el que toda la
como que la innovación va acelerándose a ritmos exponenciales y al final
acabamos en un punto en el que pues ya tenemos solucionado todos grandes
problemas de la humanidad creo que será la singularidad tecnológica y luego no
sé si hay una vertiente más transhumanista no de que es el punto en
el que la tecnología se converge con la especie humana y entonces nos
convertimos en una especie algo así o que podemos mover nuestra
conciencia no sé está el proyecto este 2045 que dicen que llegaremos a la
singularidad por esa época no me lo creo no no hay motivos para para creerlo
pero la posibilidad de una singularidad tecnológica pues yo creo que puede
pasar yo creo que puede pasar y además debería hacer un vídeo sobre esto
porque creo que la singularidad tecnológica podría pasar y que tiene
que ver esto con minecraft pero lo pienso o sea no sé por qué siempre me
viene el ejemplo de minecraft cuando yo hubo una época que jugaba minecraft me
molaba mucho y y como saben en minecraft tú tienes un mundo abierto donde puedes
hacer un montón de cosas y puedes construir un montón de objetos tienes
un montón de cosas que hacer pero siempre hay un final del juego en
teórico que es cuando pues ya llegas a una sostenibilidad en tu
mundo y es cierto que el juego requiere un montón de esfuerzo de estar
avanzando innovando
construyendo cosas creando tus sistemas para que todo funcione mejor para que
puedas conseguir más recursos para conseguir un pico que te permite minar
más rápido te haces tus máquinas no sé qué entonces está muy guay pero luego
llega un punto en el juego que todo se acelera y de repente ya tienes todos los
recursos necesarios tienes todos los baúles llenos de diamantes tienes todo
llenos tienes todo solucionado y entonces ya está ya te has pasado el
juego teóricamente te puedes poner a construir cosas muy muy absurdas pero se
puede decir que has alcanzado una singularidad tecnológica dentro del
juego y yo creo que eso puede pasar o sea no
parece que cada vez los ritmos de avances de innovaciones que vamos
alcanzando pues son cada vez más acelerados pero y ese es el gran pero
el único problema que veo es que creo que este ritmo de aceleración no es
sostenible en cuanto a medio ambiente vale cada vez construimos más
conseguimos que haya más inversión en por ejemplo en tecnologías por poner un
ejemplo volviendo a lo de los videojuegos mucho del machine learning que tenemos a
día de hoy existe porque hubo una comunidad de gaming vale que durante el
2000 al 2010 pues había un mercado de los videojuegos que hizo que mucha gente
comprara pasta en hardware especializados como la gpu para sus
ordenadores eso hizo que empresas como nvidia pues fueran innovando en gpu gpu
gpu y hasta que no se descubrió que podíamos utilizar el la paralelización
de la gpu para otras cosas como entrenar redes neuronales pues hasta ese
momento sólo se usaba para videojuegos claro cuando llegamos a este punto
notamos cuenta que el machine learning el deep learning una innovación que es de
la hostia y que nos va a solucionar tantos problemas pues se basa en un
consumo absurdo capitalista de gpus vale entonces en ese sentido me preocupa que
a lo mejor para poder alcanzar cierto ciertas innovaciones pues tengamos que
cargarnos el planeta de por medio vale parece que la innovación sólo se
consigue en base a consumo consumo consumo consumo y yo creo que el planeta
no no no podrá soportar eso yo parece que parece que estamos dentro de una
carrera en la que bueno pues eso es como vamos solucionando problemas a la vez
que vamos generando nuevos problemas y todo esto se va acelerando que pasa que
llega un punto en el que esa velocidad en la que vamos solucionando problemas y
se van generando nuevos problemas uno de las dos partes va a ganar a la otra el
lado oscuro o la fuerza
está está está está está está
qué más
tengo por el chat está junior que es amigo y también es el que coordina el
curso está diciendo que me ponga a hacer materiales para el curso que me deje de
chat y de youtube saludo junior ya mañana no vamos a tomar una copa
dice de qué curso estás hablando yo he esperado mucho para que tú sacas un
curso online no es un curso online es un curso no es un curso presencial offline
que voy a impartir aquí en canarias para para un grupo de gente muy selecta
no no es un curso no no va a estar disponible pero en un futuro puede que
se transforme en algo
dice santos vaya que para minar bitcoins claro ahora sí lo de la gpu también se
usa para minar bitcoins y bueno es otro ejemplo de cómo el mercado de la gpu
pues se ve de repente distorsionado por una tendencia que
bueno no sé yo o sea a día de hoy el bitcoin es una tecnología muy interesante
el blockchain pero pero el uso real del bitcoin no no deja de ser para especular
y el problema es eso que como hay tanta gente peleando por hacerse millonaria
con bitcoin pues al mismo tiempo nos estamos cargando la el planeta en base a
un consumo innecesario de electricidad pero bueno así nos va en qué isla gran
canaria
existirá en el futuro una mejor técnica que el machine learning
quién sabe seguramente no no creo que sería absurdo decir lo contrario teniendo
a futuro pues infinito infinitos años pero sí sí seguramente y además de hecho
es que
el machine learning como tal la palabra machine learning las palabras no deja de
ser una taxonomía una una etiqueta que nosotros ponemos a un conjunto de
técnicas pero eso es muy maleable a lo mejor lo que hoy llamamos machine
learning de hecho esto me lo decía mi profesor en el máster que
que realmente hay muchas cosas que hoy llamamos machine learning no miento hay
muchas cosas que en el pasado llamábamos machine learning que a día de hoy es
simplemente computación vale que un ordenador puede hacer cálculos
numéricos muy rápido es machine learning bueno no no no no me estoy
columpiando no no es machine learning es inteligencia artificial vale se puede
considerar inteligencia artificial no es machine learning porque no está
aprendiendo a hacer esos cálculos no no sería inteligencia artificial porque hace
una cosa que es aparentemente inteligente claro que ahora tú le dices a alguien no
mira una calculadora es inteligencia artificial te va a decir no eso es una
calculadora vale muchas de las cosas que damos por hecho hoy que es machine
learning o inteligencia artificial posiblemente en un futuro pues sea
simplemente computación seguramente cuando veamos en el futuro un filtro como
el transfer el style transfer lo de cogerte un cuadro que aprenda el estilo
de ese cuadro y se lo aplica una imagen pues en un futuro no diríamos que es
inteligencia artificial sino que es eso un filtro vale entonces bueno en el
futuro pues este término seguramente siga evolucionando seguramente siga
transformándose lo que hoy llamamos machine learning en el futuro le
llamaremos computación cognitiva etcétera
chicos somos 250 personas 251 y me alegro porque este es el récord de
asistencia en un directo y me alegra un montón
llevamos 40 minutos que no sé cuándo han sucedido no sé cuántos cuando
cuando estaba hablando tanto pero pero bueno yo creo que podemos seguir un
ratito más creo que podemos llegar a una hora y cuarto y lo que estaba
pensando no sé a ver si me lo pueden poner en el chat
lo podemos hacer podemos hacer un poco de un experimento la cosa es que yo
tengo el canal de youtube esto de aquí mucha gente está aquí hay mucha gente
que me sigue en twitter también somos 3000 y pico personas en twitter que eso
está muy guay porque en twitter publico noticias publicó información que yo
creo que a la gente que le gusta el contenido del canal le puede gustar lo
otro y luego también tengo instagram vale y el instagram tú entras a mi
instagram y lo que te vas a encontrar son fotos de cualquier persona que
tenga instagram porque son fotos de viaje de que yo subí en su momento no hay
nada de inteligencia artificial pero aún así me gusta tener a gente metida
dentro de mi instagram porque lo que sí veo bastante útil es la herramienta de
las stories vale porque ahí aunque no lo hago muy a menudo si es donde me
conecto y digo hola chicos mañana subo vídeo que pensáis que tiene que ser de
este tema o de este tema o el mes que viene voy a estar impartiendo un curso
en las palmas apuntaros vale es como una comunicación más directa de la que yo
puedo hacer en el canal de youtube o en twitter bueno twitter se puede
básicamente lo que estoy diciendo es que quiero que se metan en instagram y me
den a seguir ahí arroba dot ccv y porque quiero tener a la gente metida
dentro de esta red social entonces lo que estaba pensando es que cuando acabe
este directo a lo mejor hago un bonus track 30 minutos más de directo en
instagram porque otra cosa muy guay de ahí es que hacer un directo en
instagram te permite la funcionalidad de invitar a gente
y eso está muy guay o sea puede haber una pantalla partida y hacer un una
conversación así muy improvisada y eso está muy bueno porque tengo gente muy
guay también ahí en instagram que se podría unir y podría hacer una cosa
interesante bueno nada simplemente quería como comunicar esto arroba dot
ccv si les parece guay la idea cuando acabemos este directo nos pasamos un
ratito a ahí ya están entrando a instagram muy bien más preguntas
si voy a resubir este vídeo no se preocupen
publicidad crees que ya es posible realizar un chatbot que no base sus
respuestas en un json con posibles respuestas sino procesen todo y de una
respuesta basado en como un diccion en una como diccionario ciertas reglas
a ver a día de hoy no sé yo si se puede conseguir como tal que funcione perfecto
y ese es el problema los chatbots son unas
es una técnica que la verdad que yo creo que es una de las que son más
llamativas a nivel industrial para una empresa porque la verdad que te
soluciona bastante te optimiza bastantes procesos pero qué pasa que claro una
empresa tú no le puedes ir mira utiliza este algoritmo de machine learning que
es un chatbot que de cada 50 comunicaciones a lo mejor 45 te dice lo
que quieres oír pero 5 te dice una una burrada que no tiene sentido tú eso no
lo puedes implementar a nivel de producción porque yo creo que una
empresa no te aceptaría eso sobre todo cuando tú le dices que no sabes lo que
puede responder porque al fin y al cabo esto es un modelo probabilístico y ahí
pues podríamos tener el caso de del famoso chatbot de microsoft que se
volvió racista que no es que se volviera el racista sino que básicamente utilizó
términos racistas que habría aprendido de los datos pero a nivel académico pues
sí puedo decirte que hay hay avances en ese sentido en el natural language
processing es un campo que va evolucionando que gracias a algoritmos
como las redes neuronales recurrentes pues se están consiguiendo cosas de ese
estilo no que no sean respuestas predefinidas y que el machine learning lo
que tenga que hacer es seleccionar la respuesta que mejor optimiza sino que se
aprenda básicamente a escupir una frase a a generar una frase al igual que
nosotros lo hacemos palabra por palabra en base a un contexto y etcétera así que
sí yo creo que esto puede acabar llegando tarde o temprano
con qué programaditas tus vídeos utilizo adobe premier para para lo que
son los copy paste o sea para hacer la producción del vídeo para cortar
añadir otros clips etcétera y luego cuando tengo que generar alguna
animación utilizo adobe after effects ¿Vale?
¿Crees que se puede trabajar dentro del campo de la inteligencia artificial en
machine learning siendo autodidacta? yo creo que sí yo creo que sí eso está
muy guay yo creo que sí porque a ver si entre comillas siempre va a estar mejor
que que a ver vamos a ordenar las ideas yo creo que a día de hoy estamos
viviendo la transición hacia hacia una educación online ¿Vale? Nos estamos moviendo
de oye mira tengo este título universitario y contrátame por suerte
ya no se está mirando tanto eso sino que se está mirando que tú tengas
capacidades que tengas que pueda solucionar problemas y que básicamente
le pueda solucionar el problema que la empresa tenga ¿Qué pasa? que para una
empresa que tú tengas un título pues sigue siendo a día de hoy un garante de
que al menos tienes una competencia determinada ¿Qué pasa? que en nuestro
área es bastante fácil ser autodidacta y hay muchos casos de éxito de gente que
es autodidacta y que trabajan en empresas y ya está porque simplemente han
podido demostrar en base a un portfolio
sus capacidades y esa es la cosa yo creo que si tú eres una persona que tiene por
ejemplo yo en mi caso yo tengo el canal de youtube tengo vídeos en los que
explico cosas de machine learning conceptos que pueden ser relativamente
complejos pues alguien que vea mi vídeo ya sabe que yo sé de machine learning no
tiene que saber que yo tengo un título o cualquier cosa y yo puedo decir que
gracias a esto pues si se me han abierto bastantes puertas en las que ni siquiera
me se han planteado si yo soy graduado si tengo un máster o si simplemente pues
terminé el instituto ayer ¿vale? entonces en ese sentido yo creo que
tenemos la suerte esa pero hay que currárselo hay que vender hay que crear
tu marca personal ¿no? esto que tanto gusta la gente de marketing pues tienes
que formarte una forma en la que la gente pueda saber que tú haces determinadas
cosas y eso tampoco es relativamente fácil requiere trabajo y requiere
saber pero sí yo creo que se puede en ese sentido recomiendo es creo que lo
recomiendo una vez por directo la plataforma Kaggle ¿vale? K-A-G-G-L-E
ahora me dirán escríbelo en el chat y lo voy a escribir porque si no
Kaggle ¿qué es Kaggle? básicamente Kaggle es una página web del mismo tío que
hablamos antes uno de los cofundadores Jeremy Howard y básicamente es una
página donde tú tienes pues diferentes retos de data science y de machine
learning y tú puedes ahí demostrar tu conocimiento en base a pues eso a
resolver problemas de machine learning a lo mejor dicen mira por 15 mil dólares
vamos a hacer una competición en la que te doy estos datos y tienes que
encontrar una solución a esto entonces tú te metes ahí tú haces tus cosas
compartes con la comunidad va ganando reputación etcétera y eso está cojonudo
porque ahí si tú eres una persona que tienes ha resuelto alguna competición de
ésta o tienes un perfil que esté bastante desarrollado pues
chapeau tú vas a una prensa y dices mira yo en Kaggle pues tengo esta
reputación eso significa que sé hacer estas cosas pues ya con eso pues tienes
una marca personal pero hacerte un blog hacer un canal de youtube
esta cover flow todas estas páginas ayudar y pertenecer a la comunidad yo
creo que es una buena forma darte a conocer básicamente
bueno qué tal les parece el directo un poco de feedback chicos y chicas
cómo está yendo la cosa
para grabar mi pantalla cuando hago código cuando hago los ia notebooks lo
que utilizo es el obs vale que es el programa éste que se usa para hacer
stream streaming es básicamente lo que usan todos los youtubers de gaming pues
yo en mi caso lo uso para para programar
vale genial genial perfecto bien bien bien bien guay muy bien
el inglés es indispensable cuál es la mejor manera de aprenderlo
el inglés es indispensable sí sí
y digo si para escapar o sea para poder vivir y no tener problemas tener buena
comprensión lectora y tener buena comprensión de escucha mínimo vale eso
ya te asegura que tú puedas acceder a todo el conocimiento que hay que en
inglés que es muchísimo más que en español todos los papers científicos
están en inglés todos los artículos de blogs hablando sobre papers
científicos van a estar en inglés todos los canales de youtube de inteligencia
artificial menos este canal que se tienen que suscribir arroba dot cc o están en
inglés vale son todo el contenido está en inglés con lo cual es muy necesario
saber leer y saber saber leer y saber escuchar
básicamente que te permita consumir ese contenido una vez tienes eso pues
también es muy importante la otra vertiente que es saber generar tu
contenido writing y speaking y en ese sentido pues no están fund no es tan
indispensable porque siempre si tú ya sabes leer y sabes escuchar pues ya vas
a poder formarte vas a ser un buen profesional y en tu país donde se habla
español pues vas a poder sin ningún problema dedicarte a hacer ingeniero de
machine learning data scientist o lo que sea pero bueno no te quedes ahí no te
limites tú en tus capacidades y y lo mejor sería pues eso aprender también
irte a vivir fuera en un país yo lo recomiendo me estás preguntando por cómo
aprender pues yo creo que de la mejor manera es y entonces fuera yo creo que
luego depende de cada persona porque yo oigo mucho eso de yo es que viendo
series y aprendo mucho inglés a mí eso no me pasa yo llevo viendo series desde
siempre y yo no fue hasta que me fui a finlandia de erasmus primero y ahora
estado dos años que no he practicado no me he visto la necesidad de utilizar en
inglés como una herramienta y por tanto pues hasta que no te ves en esa
tesitura pues no no no aprendes realmente pero bueno es básicamente eso a lo
mejor a ti te viene mejor aprender en una academia ser autodidacta etcétera pero
es algo a lo que hay que dedicarle tiempo y bueno básicamente yo es que lo
veo muy fundamental no no sabría si podría ser por ejemplo si estar aquí
hoy a contando todo lo que cuento si no hubiera aprendido inglés
hará algún vídeo sobre robótica más inteligencia artificial puede ser un
tema muy interesante así no lo descarto puede ir al baño permiso
conseguido y a quien le pone no vale dice habla algo en inglés no no voy a
hablar aquí nada en inglés no me voy a poner a hacer aquí el método home
english ya simplemente con decir machine learning superforzado ya ya es
suficiente mi inglés tampoco es perfecto es otra cosa tengo no tengo ese acento
perfecto fluido me trago al hablar pero bueno yo ya pasé pasé este verano
cuando estuve en corea del sur yo yo ya me di por satisfecho bueno no estos dos
años ya me da por satisfecho porque hacer una un trabajo de fin de máster en
inglés aprendes a escribir bastante comunicarte con con mi supervisor con
gente del equipo también todo en inglés todas esas reuniones ya como que te da
una tranquilidad de que te puedes desenvolver sin problema en ese mundo y
este verano en corea del sur que éramos gente con acento de todas las partes del
mundo acentos muy raros acentos que nunca había escuchado porque al final
cabo yo estoy acostumbrado a escuchar el inglés neutro que es básicamente el
finlandés los finlandeses hablan muy bien el inglés como suele pasar de
centroeuropa para arriba y y básicamente pues no tienen mucho acento pero sin
embargo luego en corea del sur teníamos acento de gente china de gente japonesa
de gente surcoreana americanos pero de estos super cerrados
indios todos estos con acentos super marcados me costó un montón adaptarme
al oído pero bueno sobreviví vale estoy vivo aquí así que genial alguien
apunta que se pronuncia machine y no machine totalmente cierto y el que no
conozca la referencia a esto muy mal
oliver navani su canal de youtube y su podcast y el podcast del viernes pasado
explica el por qué porque de dónde viene esto de machine learning
qué más qué más
para cuándo los vídeos de modelo no supervisado
hoja de ruta ver ya lo expliqué antes vale que quiero empezar con la parte de
computación de computer graphics no la palabra computer vision vale toda la
parte de redes neuronales convolucionales etcétera cuando
llegamos a redes neuronales convolucionales vamos a empezar a ver
auto encoder y los auto encoder son al fin y al cabo
tipos no supervisados vale y en ese sentido estamos metiéndonos como en la
parte del aprendizaje profundo del deep learning no supervisado y eso está muy
guay y hay un montón de cosas muy interesantes que tratar en ese área si
te refieres a la parte de algoritmos no supervisados pero desde el punto de
vista del machine learning más tradicional pienso en algoritmos como
camins psa y todos estos pues posiblemente los trata acabaré haciendo
vídeos quizás más
nucleares vale que sea un vídeo que explique solamente ese tema y ya está
que no sea como una serie de vídeos oliver navani oliver navani a ver si
puede bueno que alguien que conozca el canal que comparta su su link
tocas algo de música nada nada de música sólo silbo
y ya es mi único instrumento musical que va me da rabia me gustaría saber
aprender o sea me gustaría saber tocar el piano pero no no sé lo único que toco
es el teclado del ordenador
cuál es mi meta dentro del campo laboral pregunta interesante y la verdad que no
sé no tengo un problema vale justo lo está hablando con amigos y tengo un
problema básicamente mi problema es que me cuesta mucho
decidirme porque me suele gustar todo vale
yo me pasó por ejemplo que la carrera estudié dos carreras AD e informática
porque no sé o sea si sabía que quería dedicarme a la informática pero quería
hacer más cosas y cuando estaba en informática me encantaba lo que daba en
informática y cuando estaba en AD me encantaba lo que daba en AD AD es
administración de empresa contabilidad me encantaba derecho me encantaba o sea
joder encontrar no pasión pero sí decir que guay esto mola mola bastante pues me
gusta y actualmente me encuentro la misma situación a nivel profesional y es
que tengo un montón de posibilidades porque al fin y al cabo la ventaja que
tenemos es que en nuestro sector tenemos todas las posibilidades abiertas vale
por ejemplo el sector laboral o sea tú puedes trabajar en una empresa grande
puedes trabajar en un google puedes trabajar puedes trabajar en una empresa
grande que sea innovadora como google microsoft apple o puedes trabajar en una
empresa grande no innovadora pero que te pagan bien como un banco una
aseguradora etcétera o puedes decir no quiero que mi trabajo repercute
realmente en el resultado final entonces te bajo una pequeña empresa te bajo una
startup que también es cojonudo trabajar en las tartes tiene que ser súper guay
porque realmente aprendes tocas muchos palos diferentes aprendes más yo creo y
y al final cabo tu trabajo repercute más en el resultado final pues porque hay
menos menos gente aportando a ese resultado final
qué pasa que puedo trabajar en una startup o puedo hacer yo una startup
puedo emprender y hacer mi propio negocio eso me encantaría pero claro
cuando quieres emprender tu propio negocio que puedes hacer te puede
dedicar a hacer un producto te puede dedicar a dar un servicio o te puede
dedicar a hacer educación como lo que estoy haciendo yo ahora puede ser
youtuber puedes dedicarte a la investigación y estar en una
universidad o puedes estar en un laboratorio de inteligencia artificial o
directamente puedes decir no quiero
pues eso quiero dar hacer una academia y contar mi movida hay tantas opciones y
todas ellas me gustan tanto te puede dedicar a ser científico y a meterte en
un laboratorio de un tema diferente a la inteligencia artificial pero utilizar tu
la inteligencia artificial para ayudarle meterte en el ser y ayudarles en sus
proyectos con lo que haga falta entonces todo eso me gusta y como todo eso me
gusta pues no sé a lo que me quiero dedicar actualmente estoy pues eso
improvisando un poco quiero hacer el doctorado pero me gustaría hacer el
doctorado en un sitio en el que yo sienta que lo que estoy haciendo realmente me
gusta y no lo hacerlo por cualquier cosa pero al mismo tiempo pues siempre estoy
pensando en todas las otras cosas que dejo de hacer y y bueno pues no sé al
final yo creo que lo que vaya saliendo saldrá afortunadamente ahora me están
saliendo bastantes cosas guay gracias a lo de youtube y eso está bastante bien
porque a lo mejor me abre puertas que de otra manera no hubiera no hubiera podido
acceder
qué más qué más
cuáles son los requisitos para aprender inteligencia artificial o redes
neuronales verte mi vídeo es un requisito indispensable no nada
básicamente estudiarlo o sea inteligencia artificial
no vas a estudiar inteligencia artificial vas a estudiar el campo del
machine learning deep learning no hay requisitos saber tener una base en
matemáticas estadística y programación vale y no significa que tengas que saber
de matemáticas y estadística genéricamente simplemente saberte
aquellas herramientas que son necesarias para para saber entender los conceptos
vale a lo mejor no te sirve para nada pues yo que sé saber que
algo de matemáticas vale a lo mejor saber números imaginarios no es una
cosa que tengas que saber para trabajar en el mundo del machine learning pues no
hace falta que te vayas a estudiar eso pero sí tener una soltura en álgebra
tener una soltura en geometría etcétera estoy adelantando cosas del curso este
que que voy a impartir se dedica a youtube la fama es lo tuyo
voy a ser youtuber voy a ser youtuber de gaming
y se no te plantea seguir experimentando por tu cuenta y trabajar en cualquier
cosa que te dé dinero sí pero luego o sea luego me da pena
o sea me gustaría probar todo me gustaría irme porque por ejemplo yo ahora
me dedico a esto no de youtube soy estoy dado de alta de autónomo doy charlas
etcétera yo a lo mejor podría decir voy a montar mi negocio voy a montar mi
cualquier cosa mía pero de momento yo lo que estoy haciendo esto con lo youtube
y todo esto es trabajar en casa solo vale y tampoco me interesa trabajar en
casa solo porque joder me gusta a lo mejor pensar que si yo estoy en google
pues puedo acceder a un equipo de gente que con el que compartir cosas estar
hablando etcétera pues eso me da pena por ejemplo no estar explotándolo o
trabajar en una gran empresa te posibilita tener unos recursos que yo en
la vida tendré si me dedico por mi cuenta vale imagínate que te dicen no
mira tú trabajas en google tienes aquí hardware en la nube a todo lo que tú
quieras pues claro todas esas posibilidades me gusta explorarla
no sé seguramente me iría moviendo yo yo creo que ahora mismo vivimos o sea la
gente de nuestra edad bueno toda la gente de nuestra edad y la gente que
venga las nuevas generaciones nos tenemos que enfrentar a un mercado
laboral que es como líquido no muy muy fluido donde tú te vas a ir moviendo de
diferentes sectores diferentes empresas a lo mejor esto es un módulo de negocio
de la hostia y luego trabajar una empresa es una mierda no sé ir probando ya
veremos
qué más
vale
vale muy bien voy a insistir de nuevo en lo de instagram pasaros a instagram
ha robado csv que a lo mejor ya hacemos un extra time de media horita más a lo
mejor cuando acabemos este directo me preguntan qué edad tengo venga lo digo
26 años pero parecías que tenías más 26
a toda la gente que pregunta cómo empezar con con esto cojo la respuesta
de alguien que pone aquí sólo inicia exacto se ha empezado a buscar
información en internet yo he de decir que hecho el máster en la
universidad de helsinki que es una universidad de prestigios super calidad
educativa y es cierto que lo es no me entiendan mal pero no hay concepto que
haya visto en esa universidad que no pueda haber aprendido yo por internet
vale leyendo cosas por mi cuenta programando por mi cuenta etcétera
qué pasa que dedicarte por tu cuenta pues requiere una disciplina de sentarte
todo lo día dedicarles unas horas que a lo mejor cuando estás en un curso
académico pues lo puedes seguir más pero está toda la información en
internet chicos o sea de verdad
creo que a día de hoy pocas cosas se pueden
o sea tenemos la suerte de que al menos en el campo de la informática todo todo
está en el internet a lo mejor un médico tiene que ir a una escuela de
medicina para aprender a operar y a lo mejor un mecánico tiene que abrir un
coche para saber cómo abrir un coche pero nosotros solamente tenemos que
saber información y aplicarla y ambas cosas las tenemos a nuestro alcance o
sea que todo está por internet
ah
me parece buena idea que un físico se especialice en inteligencia artificial me
parece buena idea me parece buena idea
por dos motivos la primera por qué porque al fin y al cabo o sea esa
pregunta a mi forma de entenderlo es como si a mí alguien me preguntara hace
40 años si tiene sentido que un físico se especialice en informática o en
programación si obviamente vale porque a día de hoy no hay físico que no sepa
utilizar herramientas informáticas y que no utilice programación ya lo
mencioné en el vídeo de los 100 motivos para estudiar informática todos los
trabajos a día de hoy de alguna manera u otra se relacionan con la
informática entonces a mi punto a mi modo de ver la inteligencia artificial se
está convirtiendo en la nueva computación en un nuevo framework de
trabajo en una nueva forma de entender la informática y posiblemente nuestras
herramientas en el futuro sean las herramientas que hoy pertenecen al campo
del machine learning pues se van a abrir y van a adherirse a todos los campos
diferentes entonces que un físico a día de hoy ya sepa sobre eso está muy guay y
además lo bueno es que nosotros somos informáticos la mayoría de gente que
está en el campo del machine learning pues tiene una vertiente técnica
y yo creo que está bien que haya gente especializada dentro de sus campos que
sepan de que sepan usar estas herramientas porque a lo mejor van a
encontrar utilidades y soluciones que a lo mejor nosotros no vemos porque
simplemente no entendemos ese campo este verano en en jeju cuando hice el
summer camp este el deep learning camp una de las personas que estaban allí
la persona más mayor el tío era doctor en física y el tío se había pasado al
campo de la inteligencia artificial porque según él lo encontraba mucho más
divertido porque dice que en física para hacer un descubrimiento y sacar algo
nuevo tienes que ser un coco no de estos pero sin embargo el campo del machine
learning es un campo que ahora mismo está jugoso o sea cada día tú pegas
una patada y te sale una investigación entonces no sé él lo encontraba muy
divertido pero yo yo creo que es una buena idea que cualquier persona en
cualquier sector sepa y entienda de estas herramientas a distintos niveles
de profundidad así pero que se entiendan
vale
si en en binario si si si en en binario
oye este vídeo este directo tiene 95 likes a ver cuántos likes le podemos
cascar en menos de un minuto va por 95
recomiendan aquí el libro super inteligencia caminos peligros y
estrategias bueno pues ahí lo tienen
qué más qué más qué más qué nacionalidad eres hoy español de de las
islas canarias hostia 135 likes de repente muy bien
chicos nada la presión de lo voy a hacer con un colo de patria voy a decir
oye que tengo 30 patria en saber cuántos patria un podemos tener en un
minuto buen momento para promocionar recuerden
chicos que tengo habilitado un patrón en ese patrón pues se puede hacer
aportaciones económicas para el canal se puede apoyar este proyecto y es una de
las fuentes de ingresos que yo estoy teniendo ahora mismo para poder decidir
puede dedicarme full time al canal es muy poco lo que recibo actualmente pero
bueno siempre si quieren hacer un apoyo bienvenido sea si un día dicen mira en
vez de tomarme este café los dos dólares que me cuesta un café hoy lo voy a
dedicar a dárselo a carlos porque es muy majete y me ha explicado un concepto que
mi profesor no me podía explicar pues bienvenido sea hecho el spam últimas
preguntas chicos en abuel dices
que podría recomendarme cuando o sea estoy en cuarto de carrera y mi tf y mi
tfg está centrado en redes generativas adversarias que guay que podría
recomendarme cuando acabe la carrera tengo ofertas de algunas empresas pero no
sé si tirar por empresas o hacer máster lo mismo que decía antes
con suerte podrás encontrarte empresas que digan oye nos interesa mucho lo que
hace y te vamos a contratar y te vamos a dar unas buenas condiciones porque eres
muy válido etcétera y si te gusta te animo a hacer eso pero si no siempre
estaba guay a mí por ejemplo yo hice el máster porque quería seguir aprendiendo
y voy a ser un doctorado porque quiero seguir aprendiendo porque hay muchas
cosas que todavía no sé de del campo de la inteligencia artificial entonces en
ese sentido pues lo que te apetezca yo a lo mejor yo a lo mejor te
recomendaría el máster pero estoy basándolo en mi en mi experiencia
cómo se hacen donaciones en patreon nada simplemente registrarte o sea
patriones como una plataforma donde yo creo nunca ha hecho yo el patrón mira
qué cosas o sea sólo lo tengo pero creo que tú dices quiero donar cinco
dólares a esta persona mensualmente vale es un ingreso que se realiza de
forma mensual como si fuera una suscripción y yo creo que cada final de
mes pues te llega un aviso a tu correo y te dice confirma es que quieres hacer el
ingreso a esta persona entonces tú le das a confirmar y a través de paypal o con
tu cuenta corriente pues se apagaría vale de qué me siento más orgulloso
actualmente que bonita la pregunta pues
mira es una buena es una buena pregunta porque a mí me pasa una cosa y es que
soy muy poco de de mirar atrás y
y como como valorar no todo el camino que he hecho yo por ejemplo termino el
máster y no digo joder que voy a he terminado un máster que bien que
satisfacción a lo mejor tengo esa satisfacción la primera semana pero ya
estoy pensando como la siguiente cosa que hacer y no sé realmente como que no
retengo esos momentos como algo súper súper de orgullo personal y me pasa
igual por ejemplo con youtube casi nunca veo mis vídeos de nuevo no me regodeo en
decir ay qué bonito este vídeo cómo me ha quedado pero si es cierto que con los
vídeos de youtube me gusta tenerlos sabe me gusta saber que he podido coger algo
que yo sé y porque claro toda esta información tú puedes leer sobre las
neuronales puedes aprender un montón de cosas puedes ver tener una visión de lo
que entiendes pero si no lo practicas y no estás todo el día con este
concepto en la cabeza y le está dando vueltas muy posiblemente a los seis
meses lo pierdas vale y eso pasa por ejemplo cuando estudias una carrera
cuando estudias un máster cuánta gente habrá estudiado una carrera cosas que yo
estudie de la carrera de ADE de administración de empresa que por no
ponerla en práctica porque no me he dedicado a esa vertiente ya no me acuerdo
claro yo tengo un título y a lo mejor me pone carlos he graduado en
administración de empresa pero no o sea yo con eso sólo puedo certificar que una
vez supe hacer todas estas cosas entonces qué pasa que
la información se va perdiendo y da pena que a veces tengas una visión sobre
las cosas que la vayas perdiendo y eso quizás es lo que más me enorgullece hacer
vídeos que yo cojo toda esa visión intento hacer una idea intento convertirlo
en algo tangible y lo intento transformar en un vídeo y cuando ese vídeo ya lo
suba youtube es como que te tranquilizas porque sabes que esa información pues
la tiene guardada en un vídeo que sabes que cuando lo vayas a ver pues vas a
poder siempre volver a ese punto de partida no es como cuando haces un
checkpoint con redes neuronales que guardas toda la información de los
parámetros pues es igual es como hacerte un checkpoint de tus cosas entonces la
galería de recuerdos de checkpoints que estoy haciendo en youtube pues me gusta
bastante y de hecho el vídeo de 100 motivos es básicamente eso es
básicamente un homenaje que me dice a mí a mi forma de entender la
informática porque era una visión que en algunas cosas que contaban ese vídeo
que el que no lo haya visto recomiendo verlo porque es muy guay y recomiendo
compartirlo también es un vídeo que toca temas y toca visiones que yo tengo
sobre el campo de la informática que incluso ya había olvidado y que hasta
que no me puse a hacer el guión del vídeo no rememoré y eso me gusta eso me
enorgullece bastante qué bonita es la respuesta
a ver la voy a compartir el patreon porque veo que hay gente que no lo está
encontrando así que un momentito carlos tiene que comer
así que no está mal compartirlo ahora mismo somos 30 patreons vale en la
plataforma
aquí tenéis el patrón lo acabo de pasar por él por el chat eso que somos 30 en
patrón a ver cuánto cuánto somos dentro de una de unas horas seremos 31
y nada chicos 1 hora y cuarto voy a ir leyendo las últimas preguntas así que
disparar la buena
porque hay alguien que voy a bloquear tarde o temprano
un saludo para franco y ováñiz se que él me ha pedido que le saluda
es verdad que son tan difíciles las mates y la física de ingeniería
informática y que no tiene vida social a mí no me parecieron tan complicadas no
depende cómo te las expliquen vale en ese sentido vale voy a hacer una
precisión en la carrera no voy a decir que profesor pero teníamos un profesor
de matemáticas que nos explicaba toda la parte de álgebra lineal vale nos
explicaba un montón de conceptos que yo por ejemplo esta semana voy a tener que
explicar el martes
claro títulos explican cálculo de matrices que es un producto matricial que
es una determinante todas estas cosas que bueno generación o sea vectores
generatrices un montón de conceptos de álgebra lineal que ves en primero de
carrera que si no te explican para qué sirve no es nada es como explicarte
procedimientos es basura básicamente porque no te están dando en nada lo que
tú a cogerte y decir vale esta herramienta que me están dando sirve
para esto está que a ti te enseñan a multiplicar en el colegio no sirve de
nada si no te dicen que multiplicar es una operación pues que te va a servir
para esto esto y esto en la vida vale entonces yo creo que el problema de las
matemáticas de primero de carrera de ingeniería informática es que son muy
abstractas y si el profesor no te las explica bien
no te explica para qué sirve realmente no no sirve no es basura básicamente en
mi opinión y eso puede ser un problema y a lo mejor por lo cual mucha gente pues
reniega mí las matemáticas de primero de carrera la veo ahora y es que me doy
cuenta que todo lo que di allí que en aquel momento pues bueno lo veía me lo
aprendía lo hacía bien en el examen y ya está es todo lo que estoy utilizando a
día de hoy en machine y en ese sentido voy a recomendar un canal que lo escribo
aquí que mucha gente lo conocerá que se llama three blue one brown y
básicamente tiene una serie sobre álgebra lineal si no recuerdo mal que
está muy bien y que es la que voy a por ejemplo a utilizar para contar algunos
conceptos en el curso que empiezo esta semana porque te enseña a ver cosas de
las matemáticas te enseña a ver por qué una matriz es una matriz para qué
sirve que hace sobre un vector toda la interpretación geométrica que tanto
refuerzo yo también en mi vídeo te lo enseña y eso está muy guay eso está
muy muy guay
más preguntas
cómo alcanzado ese nivel de claridad que se ve en mis vídeos
pues no sé creo que mi virtud por así decirlo yo sé que por ejemplo el
after effects a la hora de hacer un vídeo cuando hago animaciones pues se
va a hacerlas porque porque sé básicamente porque he aprendido durante
años a utilizar cada vez mejor el after effects lo que sé de machine learning
también porque he ido aprendiendo poco a poco y sigo aprendiendo
y luego la forma de estructurar los guiones eso es algo que siempre me han
dicho que explico muy bien las cosas no solo en youtube sino cuando yo estaba en
la carrera y tenía que explicarle a alguien un concepto o cuando estaba en el
instituto y venía alguien a que le explicara filosofía
en mi casa porque no lo entendía no sé como que tengo el don no hay gente que
le dices hazme un do y te lo afina perfectamente y tiene un voz a ron muy
bien pues a mí se me da bien explicar cosas es mi es mi virtud y por suerte lo
que puedo de lo que puedo sacar partido aquí en youtube
crees que es muy tarde para comenzar a estudiar una carrera y luego profundizar
o especializar en ciencia de datos no es tarde para nada uno de los compañeros
que que va a impartir el curso conmigo uno de los profesores es un compañero
también de la carrera un crack y y el tío empezó la carrera creo que con esa
edad incluso más tarde 24 25 él empezó conmigo y a día de hoy es un puto amo
básicamente así que nada no por suerte no no te vas a encontrar con problemas
procesadores cuánticos ya hemos hablado arriba hace hace un ratito venga última
dos preguntas chicos y nos pasamos a instagram para hacer un bonus track por
cierto si hay alguien aquí que está viendo el directo de la gente de
divulgación de senio es en el grupo al que pertenezco de divulgación donde
estamos bastante gente guay haciendo cosas guay en youtube de diferentes
campos no sólo de inteligencia artificial y y nada pues eso que si hay
gente aquí del senio si se quieren unir en instagram ahora el
directo pues pásense por ahí
qué más qué más qué tan lejos estamos una empresa como apple suelte su gafas
de realidad aumentada virtual donde desarrolladores podemos utilizar
artificial intelligence para generar contenido detección de objetos en ojalá
ojalá a mí la realidad virtual y la realidad aumentada me flipa es una cosa
que me flipa bastante mi hermano que está por aquí por el chat dando por
por culo tiene la gafas de realidad virtual la
chat se va y le ha dado bastante caña están muy muy guay y y moda mucho yo le
veo bastante posibilidad a todo el tema de la realidad virtual al igual que al
tema de la realidad aumentada también he probado la hololens y en su momento
probé la google glasses este proyecto que no salió adelante y le veo futuro
tío y es una cuestión eso lo tengo claro que es una cuestión de que pase
el tiempo porque la tecnología está ahí la tecnología está madurando y cuando
la tecnología madure se va a poder abaratar los precios y entonces ya va a
poder ser accesible para el público mainstream y ahí es cuando ya tenemos
todo todo la ecuación ganada y yo digo que hay posibilidades porque o sea que
tiene un montón de posibilidades porque es que se me ocurre un montón de
herramientas que se pueden hacer con realidad aumentada y realidad virtual yo
si no estuviera metido en el campo del machine learning y del deep learning
estaría dedicándome al tema de realidad virtual o sea sería de
developer de este campo porque me flipa habría montado alguna startup con
alguna herramienta de este tipo porque es una pasada y de hecho no lo descarto
todavía todavía hay tiempo para hacer cosas
otra cosa que quería comentar por cierto que lo comenté por twitter
arroba dot ccv seguidme y y básicamente lo puse por twitter y les preguntó a la
gente a ver si les interesaba estoy pensando hacer un podcast vale
qué significaría esto estoy pensando hacer un podcast y además estoy
pensando en hacerlo con el formato de podcast que tiene oliver navani porque
básicamente oliver navani que lo mencionamos antes
porque básicamente el tema de podcast tal y como lo tiene el planteado me gusta
mucho como consumidor vale yo con su ya no lo escucho tanto porque desde que
he cambiado de ritmo de vida no no lo he podido seguir mucho pero cuando estaba
en finlandes me encantaba ese formato de podcast me encantaba porque era lo que
me ponía cuando iba a la universidad 10 minutos perfecto de reloj le escuchaba
hablar sobre un tema el súper improvisado sin nada de edición el tío
tiene una capacidad oratoria que es la leche y básicamente me gustaría hacer
algo parecido no no como hace él que a lo mejor trata temas
más genéricos y de diferentes ámbitos sino centrarlo un poco más en la parte
de machine learning y a lo mejor tratar conceptos y tal y que en cualquier caso
no sea sustitutivo de youtube vale si trata un tema en el podcast que no sea
un tema que luego no vaya a ver un vídeo en youtube vale o sea que si a lo
mejor es redundante el contenido pues lo siento para el que lo escuche pero
bueno básicamente es una idea que lanzó al aire para que estén atentos y lo
sacó para que le deje ahí el apoyo que hace falta y también para que me deis
feedback a través de twitter o instagram de si le gustaría un proyecto así la
verdad que estaría muy guay
lo del podcast es buena idea que guay sí sí podcast sí es que mola mola
bastante porque sería básicamente coger cada día el micrófono este que tengo
aquí sentarme prepararme un tema y soltarlo y quiero tenerlo todo
automatizado para que cuando termine de grabar el podcast se suba
automáticamente se edita automáticamente ponga las cabeceras
necesarias y no me quite tiempo de lo de lo otro pero bueno probar diferentes
proyectos chicos somos 214 y el vídeo tiene 164
likes si llegamos a 200 mi toque mi trastorno obsesivo compulsivo se verá
calmado venga última pregunta que sea buena por
favor
claro verdad como accedemos al podcast todavía no hay nada no existe vale
posiblemente el podcast pues se publica en las plataformas típicas de podcast
tanto spotify como ebox vale son los que estoy planteando pero lo que
estaba pensando que podría quedar guay es que a lo mejor pues si hago un podcast
que sea diario cada 15 días o cada mes recopile
todos los podcast y lo suba un vídeo de youtube porque a lo mejor hay gente que
no quiere descargarse estas aplicaciones pero que al menos pueden tener un vídeo
no quiero que sea por cada podcast un vídeo porque si no el canal se me llena
de basura pero pero si a lo mejor un vídeo que aglomere todo esto y quien
quiera verlo pues que lo vea es una idea que tengo ahí en mente
si descarga una película en cuba soy pirata del caribe
espectacular
cuánto demoro realizando un vídeo vídeo de redes neuronales por ejemplo de los
que son muy elaborados a nivel gráfico muy guay 80 horas vídeos menos elaborados
como por ejemplo 100 motivos para tal 50 50 horas entre 40 a 50 horas data
coffees de los antiguos de los que hacía explicando un tema pues puede que me
llevara una 20 30 horas 20 25 horas que posiblemente sea el formato que utilice
este mes mientras esté con el curso porque necesito tiempo
y logía notebooks depende porque me suele pasar que los tengo que repetir
más de una vez porque siempre tengo problemas pero bueno también me puede
llevar pues 20 horas 20 30 horas
cómo va el podcast nada todavía no hay podcast es una idea futuro
avisaré por twitter arroba dot ccv mira chicos la última pregunta
más pregunta más pregunta que te ignoro a quien ignoro
no sabes lo no sabes lo que es cam y mecan y mecanización verdad
hay mecán y mecanización verdad no no sólo que es cam que es cam
alejandro tromier se acaba el directo pero no vamos para para instagram todos
vamos de after va a seguir ahí el directo por instagram
en qué campo se puede aplicar la inteligencia artificial en todo
entendedlo ya el campo de la inteligencia artificial es un campo que
está pensado para tocar todas las esferas de la sociedad medicina tenemos
casos de éxito por ejemplo el de la metástasis del cáncer que google
presentó hace un par de semanas que podían predecir si había cáncer o no
en un tejido celular educación se puede llegaremos a ver seguramente chatbots
que se utilicen para educar a las personas para que puedan hablar con un
profesor virtual como el ejemplo del presentador que hice ayer un hilo en
twitter que recomiendo que vayas a ver qué flipante básicamente un una
empresa china que ha hecho un informativo donde han virtualizado al
presentador es decir que el presentador
han tomado como su imagen y su voz y ahora simplemente le pueden pasar un
texto y una inteligencia artificial genera como si fuera ese presentador
hablando con lo cual ya tiene automatizado eso pues no te extrañe que
en un futuro podamos podamos tener ese profesor virtual con la misma
presencia y además que sea un chatbot con el que puedas interactuar conectado
a internet con el que puedas hablar y preguntarle todas tus dudas de machine
learning a lo mejor este directo es mentira y es todo una inteligencia
artificial que ha sintetizado y responder a todas las preguntas educación
que más manufactura en la fábrica ya se empieza a utilizar el machine learning
computer vision para optimizar todos los procesos por ejemplo andrew engie tiene
el caso de landing ella y la empresa suya donde utiliza computer vision para
ver si los pines de un chip tienen daños o no es un ejemplo o el de
clasificar pepinos que vimos en el caso de google coches autónomos movilidad
bancas predicciones modelos todos en machine learning se puede aplicar a
todos chicos
dicen el hilo del presentador en twitter está genial yo juraba que simplemente
era un modelo entre de bien virtualizado ya es que lo parece pero no no muy muy
interesante hará vídeos sobre aprendizaje no
supervisado ya ha respondido a esta pregunta antes pero bueno si si habrán
vídeos por supuesto te quedarás sin trabajo bueno no responderé tienes una
herramienta de inteligencia artificial favorita
no tengo preferencia utilizo por ejemplo entre tensor flow y pi torch utilizo
tensor flow pero porque es la que he aprendido a utilizar podría debería
de empezar a meterme a ver pi torch para algún día podrá hacer un curso que
toque ambas partes pero no no es una cuestión de favoritismo a mí nunca me a
mí esto pasa mucho en el campo de la informática y no me gusta no me gusta la
el famoso el favoritismo de herramientas decir estas mejor que esta no sé qué a
mí en mi opinión por ejemplo pienso que python es una herramienta a mí me gusta
más que utilizar que r pero conozco gente que es todo lo contrario que
prefiere r sobre python ya está no hay herramientas mejores o peores
bueno si las hay pero pero que no hay que estar obsesionado con eso usar la
que más te la que mejor te venga para cuando el equipo para kaggle esa
pregunta ya me han hecho antes ya la ha respondido bueno chicos ya se repiten
las preguntas hay una aquí que voy a responder para tal dice cómo es el tema
de machine learning en la web dicen que dicen que no nada que hay una versión de
tensor flow para javascript ahora y están empezando a salir un montón de
cosas muy interesantes de machine learning dentro de la web y eso yo creo
que está bastante bueno algún día trataremos el tema también en el canal
nada chicos 201 personas 178 likes no hemos llegado a la meta de 200 likes con
mucha pena lo digo pero bueno nada como siempre digo muchas gracias por estar
aquí nos vamos a ir ahora a instagram a responder un par de preguntitas más
nos vamos de after
arroba dot c c v buscamos buscadme por ahí esto lo estoy haciendo porque quiero
que la gente me sigan en instagram básicamente así que nada vámonos para
para allá en un momentito y a los que no vayan a venir pues nada muchas gracias
por estar en este directo como siempre ha sido un gustazo venga 192 likes lo
tenemos lo tenemos a puntitos 195 y nada sepan eso que este mes pues por culpa no
por culpa no está feo decirlo no a causa del curso que estoy impartiendo pues
voy a estar más limitado de tiempo por eso los contenidos del canal pues van a
ser más tipo explicando temas muy muy al estilo de los data coffees antiguos yo
creo que va a estar guay les quiero ver ahí a todos apoyando y nada seguiremos
con más machine learning en dot c cv muchas gracias por estar aquí muchas
gracias por todo podéis seguirme aquí en twitter en instagram y en patreon
dicho esto finaliza el streaming que será resubido para los que acaban de
llegar ahora no se preocupen nos vemos en instagram en un momento adiós