La magia del Machine Learning: Embeddings
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7 ماه پیش
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¿Alguna vez te has preguntado
¿Alguna vez te has preguntado cómo las máquinas entienden el lenguaje humano? 🤔 ¡La respuesta está en los EMBEDDINGS! En el video de hoy, nos sumergimos en el fascinante mundo de la representación vectorial de palabras con Word2Vec y Skip-Gram. 🚀💬
Pero eso no es todo... ¡vamos a llevar esta teoría a un DUELO ÉPICO con cartas de Yu-Gi-Oh! 🎴✨ Prepárate para transformar el texto de cartas de Yu-Gi-Oh en poderosos vectores que revelan la magia detrás de las palabras y su contexto.
Video sobre LLMs: No todo es ChatGPT - Introducción a l...
Prompt engineering: Interactuando con Modelos de Lenguaje...
Embeddings: La magia del Machine Learning: Embedd...
RAG: MEJORES y BARATOS: Cómo es que RAG es...
Repositorio con el código: https://tcsg.dev/embeddings
APÓYAME:
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https://github.com/fferegrino
https://kaggle.com/ioexception
https://feregri.no
TIMESTAMPS:
00:00:00 Comienzo
00:01:02 Introducción al problema
00:08:13 Introducción a los embeddings
00:12:15 Creando embeddings con Skip-Gram
00:25:58 Qué es Graph2Vec
00:31:53 Creando embeddings con co-ocurrencias
00:35:29 Dataset para el proyecto
00:37:57 Descargando la información
00:39:24 Inspección de los datos
00:42:41 Procesando las barajas
00:45:38 Procesando la información de las cartas
00:49:05 Generación de la matriz de co-currencia
00:51:39 Generación de la matriz de co-currencia en Python
00:54:16 Calculando los embeddings usando SVD
01:01:31 Cálculo de SVD con Python
01:02:36 Ejecutando consultas de vectores
01:03:58 Base de datos vectorial
01:06:06 Ejemplo de uso de base de datos vectorial
01:16:05 Extra - generando embeddings usando OpenAI
01:19:12- Conclusiones
01:20:24- Despedida
Pero eso no es todo... ¡vamos a llevar esta teoría a un DUELO ÉPICO con cartas de Yu-Gi-Oh! 🎴✨ Prepárate para transformar el texto de cartas de Yu-Gi-Oh en poderosos vectores que revelan la magia detrás de las palabras y su contexto.
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00:25:58 Qué es Graph2Vec
00:31:53 Creando embeddings con co-ocurrencias
00:35:29 Dataset para el proyecto
00:37:57 Descargando la información
00:39:24 Inspección de los datos
00:42:41 Procesando las barajas
00:45:38 Procesando la información de las cartas
00:49:05 Generación de la matriz de co-currencia
00:51:39 Generación de la matriz de co-currencia en Python
00:54:16 Calculando los embeddings usando SVD
01:01:31 Cálculo de SVD con Python
01:02:36 Ejecutando consultas de vectores
01:03:58 Base de datos vectorial
01:06:06 Ejemplo de uso de base de datos vectorial
01:16:05 Extra - generando embeddings usando OpenAI
01:19:12- Conclusiones
01:20:24- Despedida
7 ماه پیش
در تاریخ 1402/11/11 منتشر شده
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