Carlos, cómo estás tan al día de todo esto
que está pasando en el campo del machine learning?
Recomiendas alguna página?
Carlos, hay algún curso donde yo pueda ir profundizando
en estos conceptos que vas explicando en tu canal?
Carlos, algún libro que me puedas recomendar que sea gratuito
para avanzar un poco más en mi aprendizaje?
Todo esto son preguntas que me hacéis llegar por redes sociales
muchas veces me han llegado y que bueno, que siempre he querido hacer
algún tipo de listado donde pueda recomendaros parte de recursos
que puedan serviros para mejorar y aprender más en el campo del machine learning.
Así que este video de hoy va a ser un recopilatorio parcial
de muchos de los recursos que yo normalmente suelo recomendar
y que creo que le va a venir bastante bien en este periodo
en el que estamos entrando.
Vamos a verlo.
Como digo, el video de hoy va a ser un video algo especial,
porque es un video que he improvisado así de última hora.
La realidad de este video es que bueno, lo que quiero hacer es dar
un mensaje bastante importante a toda mi audiencia.
Quiero utilizar mi canal como la herramienta de comunicación
que es para hablar un poco de la situación que está habiendo ahora
con todo el tema del virus, la pandemia, la situación internacional
que estamos viviendo.
El mensaje principal que quiero daros es este mensaje de
primero tranquilidad de OK, bueno, está pasando todo este problema.
Está habiendo un contagio bastante importante por el famoso COVID y Banrocus.
Y en este sentido, pues creo que es importante
que todos entendamos qué papel jugamos dentro de esto.
Este video pretende ser un una muestra más a este movimiento
que surge de yo me quedo en casa, que básicamente la mejor recomendación
que se puede hacer ante lo que está sucediendo.
El punto es este. En España estamos ahora mismo en una situación
de contagio que está creciendo exponencialmente, como ya ocurrió
en Italia, como ya ocurrió en China y aún habiendo ocurrido
de manera escalonada, primero en China, luego en Italia y luego en España,
creo que aún así en España no atendimos muy bien a las señales
de lo que ya estaba ocurriendo en Italia.
Actualmente yo creo que ya nos hemos concienciado bastante como sociedad.
Creo que ya sabemos que lo mejor que podemos hacer es quedarnos en casa
y por eso se recomienda hacer una cuarentena voluntaria
que básicamente pues quedarte tú en tu hogar tranquilamente
por motivos bastante evidentes.
Uno, si eres si no te has contagiado, pues evitas contagiarte.
Si te contagias tampoco, si no eres un grupo de riesgo, no va a pasar nada.
No te vas no vas a tener unos síntomas que demanden ser preocupantes,
con lo cual te puedes quedar en casa y evitar propagar este contagio.
Y luego también porque ya aquí en España estamos llegando a la situación
en la que los propios hospitales están recibiendo una carga de trabajo
que está superando el límite técnico de estos hospitales.
Esto significa que si no estás en casa y estás fuera en la calle
y tienes algún tipo de accidente, te expones algún riesgo de contagio
que es una tontería, doblarte un tobillo, doblarte, hacerte una lesión.
Eso te va a obligar a tener que ir al hospital y va a ser de nuevo
una mayor molestia.
Vas a consumir recursos y posiblemente acabes contagiándote.
Este es el mensaje que quiero dar en este vídeo y no solo a la audiencia española,
que como digo, yo creo que ya estamos bastante concienciados,
sino también un poco a gran parte de mi audiencia, que es audiencia latinoamericana.
No, vamos, no quiero ser ni alarmista ni nada, pero bueno,
visto cómo está progresando esta situación, seguramente esto se acabe
replicando a otros países, como también países de Latinoamérica,
Estados Unidos y otros países de Europa.
En este sentido, yo lo que os pido es que de nuevo hagáis caso
a lo que ya ha sucedido en países como en España, en lo que está sucediendo ahora.
Yo me sorprende bastante si me doy cuenta.
Ya esta semana estábamos en una situación de incremento exponencial de la de la
de la infección y yo, por ejemplo, el miércoles, pues dije Bueno,
sí, estaba sucediendo esto, pero no pasa nada si voy al gimnasio.
Y ahora lo pienso y digo no, no es que no te tienes que quedar en casa.
Y si hubiera tenido la conciencia que tengo ahora hace una semana,
pues seguramente me hubiera quedado toda esta semana en casa y ya está.
Este es el mensaje que les quiero dar, que no es una cuestión de ser alarmista ni nada,
pero si queréis empezar ya a ayudar a solucionar este problema
o no formar parte del problema ni de la cadena de contagio,
lo mejor que podéis hacer es quedaros en casa y empezar a imponeros una cuarentena voluntaria.
No esperéis a que vuestro gobierno tengan que hacer cosas, no culpéis a vuestro gobierno.
Empezad el cambio por vosotros mismos, intentad no ser un foco de contagio.
Más allá de eso, luego es un virus que sí que para cierto grupo térmico puede ser un problema,
pero para los demás simplemente va a ser un proceso gripal, similar a un proceso gripal y ya está.
Dicho esto, pues claro, yo digo a ver, si tengo que mantener a la gente en casa,
¿qué es lo mejor que puedo hacer?
O sea, ¿qué hace a mí que me motive quedarme en casa en cuarentena
y no querer estar saliendo a la calle?
Pues lo pensé bastante y dije, a ver, en mi caso,
yo cuando tengo muchos recursos que quiero consumir,
cuando noto que tengo muchos artículos que leer, muchos cursos que ver,
muchos vídeos que me quiero empapar, son esos los momentos en los que digo,
yo es que no quiero salir a una discoteca esta noche,
yo quiero quedarme en casa programando y haciendo cosas.
Y ese es el motivo por el cual he hecho este vídeo y por el cual les vengo a,
pues básicamente amenizar un poquito este periodo de cuarentena voluntaria
que sé que todos ustedes van a hacer.
Para eso he hecho una recopilación de muchos recursos que yo recomiendo muchas veces en el canal
y cuando me preguntáis a veces doy pistas,
pero en este caso lo he recopilado todo en un Google Docs que le voy a compartir aquí abajo en la descripción.
No son todos los recursos, obviamente, que hay de Machine Learning importantes,
pero sí son unos cuantos que van a tener entretenido durante unas cuantas horas.
Así que vamos a pasar a verlos.
Como digo, este listado lo tenéis disponible aquí abajo en el Google Docs
que les estoy poniendo en la descripción
y recojo un recopilatorio de unos cuantos recursos que yo creo que son,
al menos a mí me sirven bastante para poder formarme
y estar al día de todo lo que está ocurriendo en el campo del deep learning.
Entonces, de repente te llega un WhatsApp de tus amigos y te dicen
oye, quedas esta noche para ir a cenar a tal sitio.
Tú le vas a responder no, porque estamos en un periodo de cuarentena
y además porque tengo que leer estas fantásticas webs que me ha recomendado.csv.
Yo suelo formarme bastante para entender muchos temas,
no tanto por libros ni por cursos, sino leyendo artículos online.
Y en ese sentido de las mejores páginas a nivel divulgativo
tenemos por ejemplo distilled.pub, que ya lo hemos comentado alguna vez en el canal,
donde tenemos un montón de artículos super buenos de calidad
y además con muchas cosas interactivas.
Por ejemplo, vamos a abrir este, visualización del impacto de las características
y podemos ver que son artículos donde puedes interactuar con lo que te están mostrando
y es bastante agradable de leer.
En ese sentido también tenemos The Gradient,
que es un medio especializado en sacar artículos bastante profundos
de temática de inteligencia artificial, que también les recomiendo echar un vistazo.
Y en esa misma línea también tenemos la página de Quantamagazine, que está super bien,
porque también tienen artículos bastante profundos analizando
aspectos científicos y del campo de la inteligencia artificial,
de física, matemática, biología, computer science.
Y además de esta web quiero remarcar muchísimo las ilustraciones
que se marcan para los artículos
y sobre todo esta que la tengo pendiente de leer,
que es un artículo que mezcla computer science con cuántica
y ojo al pedazo de, bueno, es que ya no es ni siquiera una imagen,
es una animación en 3D bastante chula
y un artículo que puede ser bastante interesante de leer.
Lo tenéis en el listado.
En cualquier caso, de artículos para leer online hay muchísimos
y por eso les he recopilado esta página de aquí que me han recomendado en Twitter
y es básicamente un recopilatorio de los artículos del campo,
pues en este caso de la informática e inteligencia artificial
de diferentes fuentes donde ponen aquellos artículos que están siendo trending
y artículos que son bastante interesantes de leer.
Por ejemplo, no sé si sabéis que esta semana ha salido un nuevo paper de Google
hablando de una red que se llama Electra del campo del Natural Language Processing.
Pues aquí tenéis el artículo, efectivamente, en trending
y aquí estaréis al día de todo lo nuevo que vaya saliendo.
Muy interesante.
Más allá de eso, si lo que queréis leer son papers
y tenéis la duda de cuáles son los mejores papers para leer en cada caso,
cuál es el state of the art en el campo de, por ejemplo,
generación de fotogramas para la interpolación,
vídeo que va a llegar al canal próximamente,
pues tenemos la famosa página Papers with Code,
donde hacen un recopilatorio de esto, de artículos, de papers,
aquellos que son los más avanzados en cada campo.
Podemos buscar Music Generation.
Y aquí te vienes y te vendría el listado de aquellos papers con código
más avanzados en cada uno de estos campos.
Un recurso súper interesante a tener siempre en los marcadores.
Más allá de esto, me preguntáis muchísimo por cursos.
En ese sentido, pues les puedo recomendar algunos.
Está el famoso curso que ya hemos comentado varias veces,
el de Finlandia, Elements of AI, lo tenéis aquí para poder aprender.
Es completamente gratuito y son muy básicos, son elementos bastante básicos.
Y esto no lo sabía, pero mira, hay una segunda parte que va a venir
próximamente y os podéis apuntar.
Lo mencionaré más adelante.
Tenemos la página de Kaggle para poder hacer competiciones,
pero dentro de la página de Kaggle tenemos un apartado de cursos
donde tienen micro cursos de diferentes temáticas que son muy interesantes.
Tenemos de Python, Introducción a Machine Learning,
diferentes librerías de visualización de datos,
trabajar con pandas, bases de datos,
Natural Language Processing o incluso aprendizaje reforzado.
Merece la pena echarle un vistazo, que además está distribuido en diferentes
lecciones con sus diferentes notebooks,
con lo cual está todo bastante guay para aprender.
Si me preguntaran un curso para aprender todo el campo del Machine Learning
en un nivel medio avanzado, incluso en algunos puntos,
siempre estoy recomendando el curso, el famoso curso de Fast AI,
que les recomiendo que le echen un vistazo.
Es el curso diseñado por Jeremy Howard y donde te van a enseñar
a utilizar la librería de Fast AI,
una de las mejores librerías que tenemos actualmente de Deep Learning,
al mismo tiempo que te enseñan conceptos básicos del campo de Deep Learning.
Y esto es muy interesante porque además ayuda a desmitificar
muchos de los conceptos más abstractos y avanzados.
Y creo que en este caso Jeremy Howard está haciendo una labor
bastante interesante en la formación de la gente.
Y es un curso que, si es cierto, empieza bastante básico,
te enseña algunas cosas de redes neuronales y convolucionales.
Llega un punto en el que llega a conceptos bastante avanzados.
Así que echadle un vistazo.
Os pongo en este listado más cursos como uno de TensorFlow
que me han recomendado en Twitter, Machine Learning con R
también bastante completo, le he echado un vistazo.
Tenemos cursos de Computer Vision de la Universidad de Stanford.
Y bueno, pues si queréis buscar más cursos, les he puesto este link aquí,
que básicamente es una web que se llama Class Central,
donde podéis buscar todos los MOOCs, los Massive Online Open Cours
que están disponibles online de la temática de Computer Science.
Y bueno, si os queréis saltar a otro campo, pues también tenéis aquí bastante.
O sea, que será por cursos.
Tenéis aquí para aprender un porrón de recursos.
Y qué pasa si ya soy alguien experimentado
dentro del campo de la Inteligencia Artificial y ya todos estos cursos
me parecen súper sencillos?
Pues os saltáis a esta página de aquí, en Reddit,
y tenéis un recopilatorio que están haciendo desde hace unos siete días
de recursos de Machine Learning avanzados, ¿vale?
En este caso estamos hablando de cursos que ya es para gente
que tiene una buena base en el campo del Deep Learning
y quiere profundizar más en diferentes topics que tenemos aquí agregados.
También un glosario bastante interesante.
¿Qué queréis aprender en comunidad? No pasa nada.
Tenemos aquí también un apartado de comunidades online
donde aprender en comunidad, pues ahí está.
Y obviamente, pues la primera que he marcado no podía ser otra
que la mayor comunidad de Machine Learning que tenemos en español,
que es Machine Learning Hispano.
Tenéis ahí el enlace de invitación para que puedan acceder.
Y básicamente es un canal de Slack donde tenemos muchísimos canales
donde puedes encontrarte entusiastas, gente que quiere aprender,
gente que sabe mucho y nos conectamos todos ahí
para que haya una orgía de conocimiento y de pasión intelectual.
Guau, vaya definición más rara.
Más allá de eso, yo tiro mucho de Reddit.
Yo no sé si conocéis Reddit como página.
Mucha gente le llama el portal, el front page de Internet.
Y en este caso, pues en el subforo, en el subreddit de Machine Learning,
cada día sale aquellos temas más votados por la comunidad
y es bastante interesante para encontrarse, pues, cosas
bastante novedosas y de última hora.
¿Qué más tenemos? Kaggle.
Seguramente conozcáis todos esta página.
Es el mejor portal para aprender haciendo cosas, ¿vale?
Es una web donde podéis meteros a competir
y se ponen a disposición de todos sus usuarios
diferentes datasets y problemas a resolver con premios asociados a ellos.
Y básicamente tú tienes que plantear una solución
en un plazo de tiempo.
Hay un ranking en tiempo real donde se va viendo donde puntúas.
Y en ese sentido es muy guay, es muy motivador, muy gamificado todo
y posiblemente sea uno de los mejores recursos para ir aprendiendo,
pues, como digo, haciendo, ¿vale?
Que es una de las mejores formas de aprender.
Así que Kaggle.com os la apuntáis porque es vital.
Más allá de esto, no hace falta que os diga cuál es la importancia
de aprender a través de YouTube.
Espero que lo sepáis, puesto que estáis en un canal educativo de YouTube.
Y en este sentido les voy a recomendar algunos canales
que a lo mejor no conocéis de la temática de inteligencia artificial
y un poquito así relacionado.
Tenemos el canal de Archive Insights, que es bastante interesante.
Habla mucho de aprendizaje reforzado y a un nivel de rigurosidad
que yo creo que a muchos les va a gustar.
Two Minutes Papers, seguramente muchos los conozcáis.
Resúmenes de Papers de lo último que va saliendo cada semana.
Importante para estar al día.
Three Blue One Brown, uno de los mejores canales de matemáticas
disponibles en todo YouTube y a mí personalmente me ha servido
bastante para tener una mejor intuición de cómo funciona
todo lo que es el campo de las matemáticas
y sobre todo la parte de álgebra lineal.
Tiene una serie de álgebra lineal que es lo mejorcito que te vas a poder encontrar.
Code Ballet, un canal, diríamos más, de entretenimiento,
inteligencia artificial y entretenimiento,
donde intenta resolver pues el cómo ganar a diferentes tipos de juegos
y ha explicado todo de una manera muy divertida.
Algo similar que pasa con el canal de Carry KH,
que es el canal con el peor nombre posible, porque siempre lo tengo que buscar
de mil maneras para poder encontrármelo.
Y es lo mismo, un canal donde se van haciendo diferentes proyectos
de inteligencia artificial y donde puedes motivarte
bastante a querer hacer tú esos proyectos.
Más allá de esto, DotCSV, este canal de aquí
que, bueno, me estoy dando prisa por sacar contenidos.
Sé que llevo un poco de retraso respecto al organigrama, pero bueno, llegará.
Y en este sentido, pues también tenemos NotCSV,
que ya lo anuncié en el vídeo anterior, que es este proyecto
donde estoy subiendo todos los directos que estoy haciendo en Twitch
del reto de 100 horas de Machine Learning.
Ya hay cinco horas disponibles donde hemos podido aprender,
aprendizaje reforzado un poquito, donde yo he probado el entorno OpenAI Gym,
donde hemos leído el artículo de World Models.
Os recomiendo que os paséis por el canal, que os suscribáis
y también que estéis atentos al Twitch, porque seguiré haciendo directos.
Libros, me lo preguntáis muchísimo.
Libros. Yo no suelo leer libros como tal.
Si uso algún libro es para hacer consultas, pero en cualquier caso
se da la casualidad de que en los últimos, las últimas semanas
se han publicado un par de libros que sí sé que son una referencia
bastante interesante y se han puesto a disposición del público de manera gratuita.
Así que os los menciono.
Por una parte, tenemos el libro de de nuevo la gente de Fast AI,
que se llama el Fast Book y el libro en general va a ser un libro
de tapadura que podéis comprar a través de Amazon pagando.
Pero al mismo tiempo, en GitHub han puesto a disposición de todo el mundo
diferentes notebooks, cuadernos notebooks, Júpiter,
con una especie de draft de boceto de lo que será el libro
y que os puede servir. Es el libro en versión gratuita disponible
para poder copiar estos notebooks y ir ejecutando cada una de las celdas,
lo cual es un recurso también súper potente.
Más allá de esto, tenemos también el libro que ha liberado Microsoft,
Pattern, Recognition and Machine Learning,
un libro bastante interesante referencia en el campo de
el análisis de patrones y en este caso lo han puesto disponible
para descargar en PDF.
Lo tenéis aquí, así que también echadle un vistazo.
Más allá de esto, también tenemos el famoso libro
el Deep Learning Book disponible y gratuito de Ian Goodfellow
y Joshua Benjo, que son bueno y Aaron Corville, Corville, que bueno,
son, como ya sabéis, referente dentro del campo de la inteligencia artificial.
Quizás esté un poco desactualizado en algunos aspectos, pero
seguramente también tenga mucho contenido valioso que tener en cuenta.
Más allá de esto, me habéis recomendado un libro por Twitter
que si es cierto, he visto que tiene bastante buenas críticas
y es el Hands on Machine Learning with Psyched Learn and TensorFlow, vale?
Este libro sí tiene bastantes críticas buenas,
pero el problema es que es de pago, vale?
Es de pago, es de la marca O'Reilly
y en este sentido le voy a dejar un truco para esta cuarentena improvisada.
Y es que si os metéis en la página web de O'Reilly, tenéis un trial de 10 días
que podéis aprovechar para echar un vistazo al libro y si os gusta,
pues podéis comprarlo o directamente consumirlo en estos 10 días
que yo sé que alguno aquí en este canal es capaz de esto.
¿Qué más tenemos? Podcast.
Escucho muchos podcasts porque me ayuda a estar siempre al día de cosas
y poder profundizar en algunos temas.
Siempre que estoy pues fregando en el gimnasio o paseando por la calle.
Cosa que ahora mismo no tenemos que hacer.
En ese sentido tenemos podcasts como This Week in Machine Learning and AI
donde descubren un montón de temas y entrevistan a doctorandos y doctores
que están trabajando en diferentes campos de estudio
y te permite estar muy al día de topics a un nivel bastante avanzado.
Las entrevistas de Lex Friedman, es súper recomendable si queréis conocer
aquellos agentes que son importantes y que están dando forma al campo del deep learning
y investigadores de relevancia, investigadores, investigadoras.
Entrevistas donde a veces incluso se meten en temas más filosóficos
y muy interesante para conocer también cuáles son los puntos de vista de esta gente.
Se sacan bastantes pistas sobre cómo está evolucionando el campo de la inteligencia artificial
a partir de estas entrevistas.
Dataskeptic es un recurso que yo escuchaba bastante cuando estaba en Finlandia,
cuando me estaba introduciendo en este mundo,
porque te explica como pequeñas píldoras diferentes conceptos muy interesantes
del campo de la inteligencia artificial.
Y también en español tenemos el fantástico podcast de Andrés Torrubia, Software 2.0,
donde está haciendo una labor similar a la que hace el Lex Friedman,
pero en este caso entrevistando a agentes en español del campo de la inteligencia artificial,
gente que está relacionada con este mundo.
Y de nuevo se sacan bastantes píldoras muy interesantes a tener en cuenta
si te estás profundizando en este campo.
Y por último, Carlos, estoy saturado tanto en machine learning, inteligencia artificial y aprender.
Quiero relajarme, quiero estar en casa y ya está.
Porque si no, me voy a volver loco y voy a acabar saliendo a la calle.
Y yo te digo, cuidado, no salgas.
Te voy a recomendar unas cuantas series que a mí me gustan porque las he visto
y que son interesantes porque tienen un poco de relación con el mundo tecnológico.
Seguramente muchas sonarán.
Tenemos Mr. Robot, buenísima serie sobre hacking.
Silicon Valley, una parodia sobre el mundo de las startups y el ecosistema de Silicon Valley.
Súper recomendada.
Westworld, temática de inteligencia artificial.
Con sus más y sus menos en algunas temporadas, pero bastante guay de ver.
Black Mirror, referencia en este campo.
Love, Death and Robots, un decálogo de episodios de animación súper chulos con temática sci-fi.
Y una serie que a lo mejor no mucha gente conocerá, pero que también es bastante interesante,
que se llama Halt and Catch Fire, que es una serie que te habla, es una ficción,
pero muy en paralelo de todo lo que ocurrió en el desarrollo del campo de la informática
en los años 60, 70, 80 y 90, ¿vale?
Así que hablan de IBM, hablan de Apple, hablan de todo esto y es una serie muy chula, ¿vale?
Para los nostálgicos creo que os va a molar bastante.
Y también para que no se hayan enterado, pues el lunes pasado se estrenó la nueva temporada de Cosmos
con Neil de Gris Tyson, que se llama Cosmos Possible Worlds,
donde van a ir recorriendo, pues de manera rigurosamente científica,
diferentes futuros de cómo podría evolucionar toda la humanidad y qué mundos nos podríamos encontrar.
Dicho esto, estos son los recursos que os recomiendo para pasar una cuarentena mucho más amena.
Quiero que os toméis este vídeo como lo que es.
El mensaje importante en realidad es el que he dado al principio y con el que quiero que os quedéis.
No es una cuestión de alarmismo, es simplemente de responsabilidad.
Quedaros en casa para evitar ser foco de contagio,
quedaros en casa para evitar saturar los hospitales,
evitad sumar cualquier riesgo a una situación que es compleja
y que está siendo bastante problemática para ciertas personas.
Entonces, sed responsables y también sabed que tenéis un impacto en todo esto.
Yo este vídeo lo estoy haciendo después de haber leído ayer un artículo de Jeremy Howard,
donde comentaba que él había escrito un artículo respecto a todo este tema
y que ese artículo se había compartido muchísimo y que seguramente había ayudado a salvar vidas.
Que él no se esperaba que iba a tener esta repercusión.
En ese momento fue cuando yo me di cuenta que yo también tengo esta herramienta
y que de esta manera la estoy utilizando.
Cada uno tenemos herramientas en nuestra mano,
ya sea en un grupo de WhatsApp, desaconsejar a gente que quiera quedar a cenar,
aunque sea en casa de un amigo,
familiares que se quieren ir a reunir en un sitio porque prefieren estar juntos.
Todas estas son situaciones que podemos evitar y de las que podemos aprender,
incluso en países latinoamericanos, donde todo esto acabará llegando.
Así que simplemente este es el consejo, estos son los recursos.
Aprovechadlos como queráis y ya sabéis que tendremos más Inteligencia Artificial en este canal en próximos vídeos.
Muchas gracias y hasta la próxima.