📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/8-el-cuento-del-deep-learning/
En el episodio de hoy de Un Podcast Ninja sobre Big Data hablamos de todas las cosas que han pasado desde que McCulloch y Pitt se propusieron modelar el comportamiento de una  neurona en 1943 hasta que el despegue del deep learning hace poco más de 10 años.
El deep learning avanza a unua velocidad de vértigo.
En el episodio 1 hablábamos de DALL·E 2, un sistema capaz de realizar ilustraciones super chulas a partir de una descripción. Este modelo de Deep Learning es tan innovador que ha llegado a ocupar titulares en las noticias nacionales.
Bueno pues en un mes Google ya ha sacado su propia versión: Imagen.
Aunque el deep learning no siempre ha avanzado así de rápido.
El episodio de hoy es un episodio de origen del Machine Learning actual. La historia de lo que pasó desde los años 40 - 50 hasta los modelos super potentes del presente.

Hablaremos de modelado estadístico, que dominó el cotarro  entre 1950 y 1970
De como Yann LeCunn resucitó el deep learning brevemente en los 80
También hablaremos de la época dorada de las SVM en los 90 y de la aparición de los modelos basados en árboles de decisión con el nuevo milenio
Y, finalmente, como el deep learning volvió una vez más, esta vez para quedarse en 2010.

Así que espero que el episodio de hoy os sea de provecho y que aprendáis algo de valor.
Si es así, no olvidéis dejar una valoración de 5 estrellas del podcast en Apple podcasts, en Spotify, en Ivox, en Google podcast o donde quiera que escuchéis el podcast.
Recordad que si tenéis cualquier duda o pregunta podéis contactar conmigo a través del formulario de contacto o podemos seguir la conversación en Twitter.
Muchas gracias por estar ahí y os espero en el próximo episodio de Un Podcast Ninja sobre Big Data.

Ver todos los episodios