¿Cómo optimizamos en 300x los procesos de IA? скачать в хорошем качестве

¿Cómo optimizamos en 300x los procesos de IA?

Hoy veremos algunas técnicas que usamos para optimizar los procesos de inteligencia artificial, y entraremos a detalle para saber cómo y por qué funcionan estas optimizaciones. Ya tengo cursos! Aprende a programar desde cero con Python: https://www.domestika.org/es/courses/... Aprende IA desde cero con Python: https://www.domestika.org/es/courses/... Si quieres apoyarme y formar parte de este proyecto, puedes hacerlo de varias maneras: Patreon: http://bit.ly/patreon-ringatech Membresía Youtube:    / @ringatech   Si el video te gustó, da clic en me gusta y déjame un comentario! = = = CONTENIDO 0:00 300 veces más rápido 0:57 Cálculo de neuronas 1:57 Ciclo en Python 3:54 Vectorización 5:16 ¿Por qué funciona? 5:30 Capa 1: C 5:53 Capa 2: BLAS y LAPACK 6:45 Capa 3: SIMD = = = Descripción larga para el algoritmo: Cuando programamos una red neuronal desde cero, casi de inmediato requerimos realizar iteraciones. Por ejemplo en la propagación hacia adelante, debemos hacer operaciones de álgebra lineal como multiplicaciones de vectores y matrices, los cuales con Python son muy lentos al ser un lenguaje interpretado. Podemos usar numpy para estas operaciones, el cual internamente usa BLAS y LAPACK, asegurando que se ejecuten rutinas optimizadas para el procesador o tarjeta gráfica específica que estamos usando. Finalmente hablamos de SIMD, cómo funciona en general y de qué manera permite optimizar tanto las operaciones en el procesador.