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La magia del Machine Learning: Embeddings

¿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: Únete al canal y disfruta de beneficios: https://www.youtube.com/@feregri_no/join Cómprame un cafecito: https://www.buymeacoffee.com/feregrino SOCIALES:   / feregri_no     / feregri_no   https://twitch.com/feregri_no   / feregri_no   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