Por qué aplicar transfer learning
¿Por qué aplicar Transfer Learning?
Quiz: Por qué aplicar transfer learning
Prácticas de Transfer Learning
Clasificador de imágenes con Pytorch
Primeras predicciones y ajustes del modelo
Reutilización del modelo con otro dataset
Métricas en Transfer Learning
Transfer Learning vs. Aprendizaje desde cero
Quiz: Prácticas de Transfer Learning
Optimización y Prácticas Avanzadas
Exploración de Modelos Preentrenados
Beneficios y Limitaciones del Transfer Learning
Early Stopping
Comparación entre TensorFlow y PyTorch
Ejercicios prácticos
Ajuste de hiperparámetros en Transfer Learning
Quiz: Optimización y Prácticas Avanzadas
Transfer Learning en NLP
Transfer Learning con Transformer
Fine-Tuning de modelos Transformers para NLP
Transfer Learning con OpenAI API
De Métodos Tradicionales a LLMs
Limitaciones, ventajas y desventajas del Transfer Learning
Introducción
Este notebook está diseñado para familiarizarte con conceptos clave en el uso de modelos preentrenados, transformaciones de datos y ajustes de hiperparámetros en PyTorch. A través de una serie de ejercicios prácticos, trabajarás con la biblioteca torchvision.models para cargar modelos, aplicar técnicas de data augmentation y optimizar el entrenamiento mediante la configuración del learning rate.
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