Variabilis

Cápsulas de Inteligencia Artificial y Machine Learning

Spanish Technology

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Episodes 11

Avg. Duration 17m

Activity Highly Active

Since Jan 2026

Latest Episode Mar 2026

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Weekly

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Episodic

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65%

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About This Podcast

Artículos y papers de ML e IA convertidos y narrados en podcasts por IA. De la academia a tus oídos, en una forma casual de aprender.

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S1E11 Ep. 11: Attention is All You Need

Mar 31, 2026 18m

Hoy vamos a hablar del paper más influyente de los últimos años en AI: "Attention is All You Need". Este paper de 2017 introdujo el Transformer, la arquitectura detrás de GPT, BERT, ChatGPT, y…

S1E10 Ep. 10: Deep Residual Learning for Image Recognition (ResNet)

Mar 18, 2026 18m

Hoy vamos a hablar de ResNet, un paper que resolvió uno de los misterios más frustrantes del deep learning: ¿Por qué las redes más profundas a veces funcionan PEOR que las menos profundas? La…

S1E9 Ep. 09: GPipe - Easy Scaling with Micro-Batch Pipeline Parallelism

Mar 10, 2026 15m

Hoy vamos con GPipe, un paper que resolvió uno de los problemas más prácticos del deep learning: ¿Cómo entrenas modelos que son demasiado grandes para caber en una sola GPU? La respuesta: Pipeline…

S1E8 Ep. 08: El orden importa - Sequence to Sequence for Sets

Mar 03, 2026 16m

Hoy vamos a hablar de un paper que aborda una pregunta aparentemente simple pero profunda: ¿Importa el orden en que le das datos a una red neuronal? La respuesta sorprendente es: ¡SÍ, mucho! Y este…

S1E7 Ep. 07: AlexNet - La Revolución del Deep Learning

Feb 22, 2026 22m

En este episodio vamos a hablar de un paper que literalmente cambió el mundo del machine learning. AlexNet, publicado en 2012, marcó el inicio de la revolución del deep learning. Antes de este paper,…

S1E6 Ep. 06: Pointer Networks - Apuntando a la Solución

Feb 14, 2026 18m

Hoy vamos a hablar sobre Pointer Networks, un paper que resolvió un problema fundamental que las arquitecturas seq2seq tradicionales no podían manejar. Este paper es del mismo Oriol Vinyals que vimos…

S1E5 Ep. 05: Manteniendo las Redes Simples: Minimum Description Length principle (MDL)

Feb 07, 2026 16m

Hoy vamos con un paper fundamental de 1993 escrito por Geoffrey Hinton (sí, ¡el padrino del deep learning!). Este paper conecta teoría de información, estadística bayesiana y redes neuronales de una…

S1E4 Ep. 04: Regularización en Redes Neuronales Recurrentes

Feb 01, 2026 17m

Hoy traemos un paper que resolvió uno de los problemas más frustrantes al trabajar con RNNs y LSTMs: ¿cómo evitar el overfitting? La técnica de regularización más exitosa para redes feedforward…

S1E3 Ep. 03: Entendiendo las Redes LSTM

Jan 27, 2026 16m

Hoy vamos a profundizar en QUÉ son exactamente las LSTMs y POR QUÉ funcionan tan bien. Basado en un post de Christopher Olah publicado en el 2015. Siendo este post es uno de los más citados en la…

S1E2 Ep. 02: Karpathy y las RNNs

Jan 25, 2026 20m

Segundo episodio, segundo post de los 30 sugeridos por Ilya Sutskever. Exploramos el articulo de Andrej Karpathy, sobre Redes Neuronales Recurrentes o Recurrent Neural Networks (RNNs), titulado The…

S1E1 Ep. 01: La Ley de Complejodinámica y tu café

Jan 23, 2026 17m

Primer episodio, primer paper o post de los 30 sugeridos por Ilya Sutskever. Exploramos el concepto de 'complextropía' de Scott Aaronson - por qué los sistemas (y los modelos de ML) evolucionan desde…

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