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Dive intoDeep Learning

Dive into Deep Learning

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The same player the product gives for your own book: the voice, the drawings as they are drawn, the text.

The open textbook used in hundreds of university courses on neural networks. Its first chapter explains what it means for a program to learn from data: models, losses, optimisation, the kinds of learning problems, and how deep learning came to win.

This is a sample: 1 of 23 chapters.

From the lectures

Una foto cuadrada marcada con 200 píxeles de ancho y 200 de alto, una cuenta de 40.000 píxeles, por tres colores, da 120.000 números; debajo, una reseña corta y una larga muestran que el texto viene en distintas longitudes.
De qué aprende la máquina

200 × 200 × 3 = 120.000

El libro cuenta en qué se convierte una foto. Una imagen en color de doscientos píxeles de ancho y doscientos de alto tiene doscientos por doscientos píxeles, que son cuarenta mil.

Las dos facturas están sobre una recta que empieza en 50 dólares con cero horas y sube 100 dólares por hora, dando 450 dólares por 4 horas.
Cuánto, cuántos

Un cargo fijo más una tarifa

Volvamos al fontanero. Probablemente supuso dos cosas: más horas cuestan más, y la factura es un cargo fijo por presentarse más tanto por cada hora. Las dos facturas difieren en una hora y en cien dólares, así que cada hora cuesta cien dólares.

Cuatro tarjetas de resultados con puntuaciones 0,3, 0,9, 0,5 y 0,7 se reordenan para que la puntuación más alta quede arriba.
Muchas etiquetas, y lo mejor primero

La búsqueda ordena por puntuación

La búsqueda vuelve a darle la vuelta a la pregunta. En una búsqueda en la web suele haber muchas páginas relevantes; la verdadera pregunta es cuáles mostrar primero. Una forma es dar a cada página una puntuación y devolver las de puntuación más alta.

La frase the cat sat on the, con su última palabra oculta tras un signo de interrogación; un modelo adivina mat; lo que aprendió se ajusta luego finamente para otra tarea.
Darle la vuelta a las cosas, y aprender sin respuestas

Ocultar una palabra y adivinarla

Por último viene el aprendizaje autosupervisado, que usa los propios datos sin etiquetar para fabricar preguntas con respuestas conocidas. Con texto, se oculta una palabra al azar y se entrena al modelo para adivinarla a partir de las palabras de alrededor.

Una pequeña red de tres capas de círculos unidos por líneas; debajo, una línea temporal de 1990 a 2015 con el tramo de 1995 a 2005 sombreado como los años tranquilos.
De un callejón sin salida a una explosión

Capas, y los años tranquilos

Tras un rápido progreso inicial, la investigación en redes neuronales languideció aproximadamente entre 1995 y 2005, por dos razones. Entrenar una red exige muchísimo cálculo, y aunque a finales de siglo la memoria abundaba, la potencia de cálculo escaseaba.

A la izquierda, el miedo de titular a una rebelión de robots, tachado; a la derecha, las preocupaciones reales: decisiones de crédito automáticas, trabajos rutinarios automatizados, modelos sesgados.
Éxitos silenciosos y preocupaciones reales

Miedos de titular, preocupaciones reales

Los artículos de divulgación suelen avivar el miedo a un apocalipsis de la inteligencia artificial, la llamada singularidad, en la que las máquinas se vuelven conscientes y deciden nuestro destino sin sus programadores.

How it was made

Examples for: a curious adult with school maths who uses ChatGPT and phone apps; add one modern instance per idea, such as a chatbot, a spam filter, a recommendation feed or a voice assistant

The source

The lectures retell the English text of d2l.ai (Cambridge University Press, 2023), GitHub d2l-ai/d2l-en by Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, Alexander J. Smola, published under an open licence that allows retelling and translation. The retelling, the drawings and the voice are made by AI and checked against the book by a second model. How AI is used.

The lectures adapt the original and are released under the same licence, free to share and adapt with credit to the author and a link to this page: CC BY-SA 4.0

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