Lo que Allison debería saber, ¿qué estás diciendo? No sé qué Internet es esa computadora masiva.
Fue el que se está volviendo realmente grande ahora.
Qué quieres decir.
Eso es solo lo que sabes, ¿a qué le escribes? No sé, mucha gente lo usa y se comunica.
Supongo que pueden comunicarse con escritores y productores de NBC.
Allison, ¿puedes explicar qué es
lo increíble de Internet?
Hace poco más de 20 años, la gente ni siquiera sabía qué era internet.
Y hoy ni siquiera podemos imaginar que nuestras vidas sean por eso.
Bienvenido a las personas que ganan ETA por ese curso.
Mi nombre es Cora Menko y, junto con el contratista, Lunda Pontmercy estaba súper emocionada de tenerte
a bordo.
Y hoy vamos a darle una visión general rápida de lo lamentable que es y por qué está mejorando en
este momento.
Entonces empecemos.
¿Por qué echamos un vistazo a ese clip y qué es esta foto aquí?
Bueno, ese clip era de 1994.
Esta es una foto de la computadora desde 1980.
Y la razón por la cual profundizamos un poco en la historia es porque las redes neuronales junto con
el aprendizaje profundo han existido por bastante tiempo y solo han comenzado a mejorar ahora e impactan al mundo
en este momento.
Pero si mira hacia atrás a los 80 verá que, aunque fueron inventados en los años 60
y 70, realmente se engancharon a una tendencia o llamaron al viento frío en los 80, por lo que la gente habla mucho de ellos.
va a resolver todos los problemas del mundo y lentamente se apagaron apagado durante la próxima década.
Hubo mucha investigación en esa área y todo el mundo pensó que el aprendizaje profundo o las redes neuronales
eran algo nuevo que va a impactar el mundo va a cambiar todo
Y entonces, ¿qué pasó? ¿Por qué las redes neuronales no sobrevivieron y no cambiaron el mundo
con eso?
El motivo por el que simplemente no eran lo suficientemente buenos como para no ser tan buenos para
predecir las cosas no es tan bueno para modelar y desordenado simplemente no es un buen invento.
O hay otra razón.
para facilitar las redes neuronales a fin de que las redes neuronales y el aprendizaje profundo funcionen correctamente.
Bueno, en realidad hay otra razón y la razón está en frente de nosotros es el hecho de que la tecnología en aquel entonces no
estaba en el estándar correcto
Necesita dos cosas: necesita datos y necesita una gran cantidad de datos y necesita poder de procesamiento.
Necesita computadoras sólidas para procesar esos datos y facilitarlos, y usted sabe que eso funciona.
Echemos un vistazo a cómo evolucionaron los datos o el almacenamiento de datos a lo largo de los años y luego
veremos cómo ha evolucionado la tecnología.
Así que aquí vamos tres años 1956 1980 2017.
¿Cuánto miró el almacenamiento en 1956?
Bueno, hay un disco duro y ese disco duro es solo un cinco.
Espere un disco duro de megabytes Eso es cinco megabytes allí en la carretilla elevadora del tamaño de una
habitación pequeña que es un disco duro que se transporta a otra ubicación en un avión.
Y ese es el aspecto del almacenamiento en el.
En 1956 tuvo que pagarle a una empresa que tuvo que pagar dos y medio mil dólares de esos días
dólares para alquilar ese disco duro para alquilarlo, no comprarlo ni alquilarlo por un mes.
En 1980 la situación mejoró un poco.
mil quinientos dólares y sigue siendo muy caro y solo 10 megabytes. Así que eso es como una foto en estos días.
Así que aquí tenemos un disco duro de 10 megabytes por tres
Y hoy en 2017 tenemos una tarjeta SD de 256 gigabytes por $ 150 que puede caber en su dedo.
Y si estás viendo este video un año después o como en 2019 o 2025, probablemente te ríes de nosotros
porque para entonces tienes una capacidad de almacenamiento aún mayor.
Sin embargo, el punto es positivo si los comparamos en general e incluso tomamos en consideración el
precio y el tamaño solo la capacidad de lo que estaba en tendencia en ese momento.
Así, desde 1956 hasta 1980 la capacidad aumentó aproximadamente el doble.
treinta y siete años, por lo que no es tanto un aumento en el tiempo sino un gran salto en progreso tecnológico.
Y luego aumentó alrededor de veinticinco mil seiscientas veces y el saber que la duración del período no es tan
diferente de 1956 a 1980 24 años de 1980 a 2013
Y eso demuestra que esto no es una tendencia lineal.
Este es un crecimiento exponencial de la tecnología y, si lo agregamos, tenga en cuenta
el precio y el tamaño, aumentará en millones.
Y aquí en realidad tenemos un gráfico en una escala logarítmica.
Entonces, si graficamos el costo del disco duro por gigabyte, verá que se ve así.
Nos estamos acercando rápidamente a cero.
En este momento puede obtener almacenamiento en Dropbox y Google Drive, lo que no le cuesta nada.
El almacenamiento en la nube y eso va a continuar y, de hecho, con los años esto va a ir aún más lejos.
En este momento, los científicos están investigando el uso del ADN para su almacenamiento.
Y en este momento es bastante caro, cuesta $ 7000 sintetizar dos megabytes de datos y luego otro pensamiento
de 2004 para leerlo.
Pero ese tipo de recordatorio de toda esta situación del disco duro y el avión, usted sabe que
esto se mitigará muy rápidamente con esta curva exponencial de 10 a 10 años a partir de ahora dentro de
20 años, todo el mundo va a usar almacenamiento de ADN si vamos en esta dirección.
Y aquí hay algunas estadísticas sobre eso para que pueda explorarlo más, tal vez pause la pausa del video si quiere
leer un poco más sobre esto.
Esto es de la naturaleza punto com.
Y, básicamente, puede almacenar todos los datos del mundo en solo un kilo y un kilogramo de almacenamiento de ADN o puede almacenar aproximadamente
mil millones de terabytes de datos en un gramo de almacenamiento de ADN.
Así que eso es solo una muestra de cuán rápido estamos progresando y que esta es la razón por la
cual el aprendizaje profundo está mejorando ahora que finalmente estamos en la etapa en que tenemos suficientes datos para entrenar
modelos súper sofisticados super guay.
En aquel entonces, en la década de los 80, cuando me inventé por primera vez, el zumo no era el caso.
Y lo segundo de lo que hablamos es la capacidad de procesamiento. Aquí tenemos una curva exponencial nuevamente en
una escala de registro.
Está idealmente retratado aquí pero a la derecha porque es una escala de registro y así es como las computadoras han
estado evolucionando.
Así que, una vez más, siéntase libre de publicar la diapositiva que se llama Ley de Moore. Probablemente haya oído hablar de
la rapidez con que ha evolucionado la capacidad de procesamiento de las computadoras.
o 20:23 y luego en 2050 o 2045 superará a todos los humanos combinados.
En este momento estamos en algún lugar aquí donde una computadora promedio puede comprar por mil dólares, piensa a la velocidad
del cerebro de una rata y entre dos y cinco será la velocidad de un humano
Así que, básicamente, estamos entrando en la era de las computadoras que son extremadamente poderosas y que pueden
procesar las cosas MUCHO más rápido de lo que podemos imaginar.
Y eso es lo que está facilitando el aprendizaje.
Entonces, todo esto nos lleva a la pregunta: ¿Qué es el aprendizaje profundo? ¿Qué es esta situación de
red neuronal completa? ¿Qué está pasando? De lo que estamos hablando aquí.
Y probablemente hayas visto una imagen o algo como esto.
Así que vamos a sumergirnos en eso.
¿Qué es el aprendizaje profundo de este señor aquí Jeffrey Hinton es conocido como el padrino de lo profundo.
E investigó sobre el aprendizaje profundo en los años 80 y ha hecho muchos y muchos trabajos de investigación
que ha publicado en el aprendizaje profundo en este momento.
Él trabaja en Google.
De hecho, muchas de las cosas de las que vamos a hablar provienen de Jeffrey Hinton y se puede
ver mucho.
Tiene bastantes videos de YouTube.
Él explica las cosas muy bien, así que recomiendo echarle un vistazo.
Entonces, la idea detrás del aprendizaje profundo es observar el cerebro humano.
Y este tipo va a venir un poco de neurociencia.
Y en estos tutoriales, lo que intentamos hacer aquí es imitar cómo funciona el cerebro humano.
Y sabes que no sabemos tanto que no sabes todo sobre el cerebro humano,
pero ese pequeño hombre que todos sabemos que queremos imitar y recrearlo.
Y por qué es eso.
copiar eso, podríamos aprovechar lo que la selección natural ya ha decidido para nosotros.
Bueno, porque el cerebro humano parece ser una de las herramientas más poderosas en este planeta para aprender a
aprender habilidades de adaptación y luego aplicarlas, y si las computadoras pudieran
Todos los tipos de algoritmos que ha decidido son los mejores que van a aprovechar eso.
¿Por qué reinventar el paseo en bicicleta?
Entonces veamos cómo funciona esto.
Aquí tenemos algunas neuronas para que estas neuronas se hayan embadurnado con vidrio y luego se hayan examinado bajo un
microscopio con algo de color.
centro y eso es básicamente lo que parece una neurona como en el cerebro humano
Y esto es que puedes ver cómo se ven, así que tienen como cuerpo estas ramas y
tienen colas iguales, y así puedes ver que tienen un núcleo en el
Hay aproximadamente 100 mil millones de neuronas juntas, por lo que se trata de neuronas individuales; en realidad,
son neuronas motoras porque son más grandes, más fáciles de ver, pero, no obstante, hay cien mil
millones de neuronas en el cerebro humano.
Y está conectado a casi un millar de sus vecinos.
Entonces, para darte una imagen, así es como se ve.
Esta es una sección de datos reales del cerebro humano.
Y este es el cerebelo que es esta parte de tu cerebro en la parte posterior.
Es responsable de más Torex y de saber mantener un equilibrio y algunas capacidades de lenguaje y algo
así.
Así que esto es solo para mostrar cómo Vorst. Cuántas neuronas hay como miles de millones y miles de millones de neuronas conectadas.
Es como si estuviéramos hablando de cinco o quinientos o miles o millones
de millones de neuronas allí.
Y eso es lo que vamos a tratar de recrear.
Entonces, ¿cómo podemos recrear esto en una computadora?
Bueno, creamos una estructura artificial llamada red neuronal artificial donde tenemos nodos o neuronas y vamos a tener algunas neuronas para el
valor de entrada, por lo que estos son valores que usted conoce acerca de una
determinada situación.
Entonces, por ejemplo, estás modelando algo que quieres predecir algo, siempre puedes tener algo
de entrada para comenzar.
Tu predicción está apagada, se llama capa de entrada.
Entonces tienes la salida.
desea predecir o es una sorpresa si alguien va a dejar el banco o permanecer en el banco.
Entonces, ese es el valor que
¿Es esta una transacción fraudulenta? Es una transacción real, etc.
Entonces la salida será más baja.
Y en el medio vamos a tener una capa oculta.
Entonces, como puedes ver en tu cerebro, tienes tantas neuronas que ingresas cierta información a través
de tus ojos, nariz y básicamente tus sentidos.
directamente a la salida donde tienes el resultado está pasando por todos estos miles de millones y billones de neuronas antes
de la salida de adivinar y este es todo el concepto detrás de eso que vamos a modelar el cerebro .
Y luego es que no es solo ir
Entonces, necesitamos estas capas ocultas que están allí antes de la salida, de modo que las neuronas Lares de entrada se conectan a una
capa oculta de neuronas a la que las neuronas se conectan para producir.
Y entonces esto es esto es genial.
Pero de qué se trata todo esto.
¿Dónde está el aprendizaje profundo aquí o por qué se llama profundo aquí nada más profundo?
Si bien esto es algo así como una opción que uno podría llamar aprendizaje superficial, donde no hay mucho en
verdad sucediendo.
Pero ¿por qué se llama deplorarlo?
Bueno, porque luego llevamos esto al siguiente nivel lo separamos aún más y no tenemos
un solo golpe y allí tenemos montones y montones y muchas capas ocultas y luego conectamos todo como en
el cerebro humano conectamos todo lo que está interconectado.
Y así es como los valores de entrada se procesan a través de todas estas capas ocultas al igual que en el cerebro
humano.
Entonces tenemos un valor de salida y ahora hablamos de aprendizaje profundo.
De eso se trata el aprendizaje en un nivel muy abstracto.
Y los tutoriales adicionales vamos a diseccionar y profundizar en el aprendizaje profundo y para
el final sabrá de qué se trata la planificación y sabrá cómo aplicarlo en sus proyectos.
Súper entusiasmado con esta espera para comenzar y espero ver el próximo tutorial.
Hasta entonces disfruta del aprendizaje profundo.