Introducción al transfer learning

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Introducción al Transfer Learning y Hugging Face

El Transfer Learning (Aprendizaje por Transferencia) es un enfoque en la Inteligencia Artificial (IA) en el que se entrena un modelo para resolver una tarea específica, y luego se utiliza ese modelo pre-entrenado como punto de partida para entrenar otro modelo en una tarea similar. De esta manera, se puede aprovechar el conocimiento previo del modelo y evitar tener que entrenarlo desde cero para cada tarea nueva.

En el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), Hugging Face es una plataforma líder en el desarrollo y aplicación del Transfer Learning. Ofrece una biblioteca de modelos de lenguaje pre-entrenados, así como herramientas y recursos para entrenar y personalizar modelos pre-entrenados para tareas específicas de NLP.

En esta introducción, exploraremos los conceptos básicos del Transfer Learning y Hugging Face y cómo pueden ser utilizados en aplicaciones de NLP.

Transfer Learning

El Transfer Learning se basa en la idea de que los modelos de aprendizaje automático pueden aprender patrones generales que son útiles en múltiples tareas. En lugar de entrenar un modelo desde cero para cada tarea nueva, se puede utilizar un modelo pre-entrenado como punto de partida y ajustarlo para la tarea específica.

Por ejemplo, si queremos entrenar un modelo para clasificar opiniones de películas como positivas o negativas, podríamos utilizar un modelo pre-entrenado en una tarea similar, como la clasificación de noticias como verdaderas o falsas. El modelo pre-entrenado ya ha aprendido patrones de lenguaje que pueden ser útiles para la tarea de clasificación de opiniones de películas, y puede ser ajustado con un conjunto de datos de entrenamiento más pequeño y específico para la tarea de clasificación de opiniones de películas.

El Transfer Learning es especialmente útil en aplicaciones de NLP, donde los modelos pre-entrenados pueden aprender patrones de lenguaje comunes que son relevantes para múltiples tareas de procesamiento de lenguaje natural.

Hugging Face

Hugging Face es una plataforma líder en el desarrollo y aplicación del Transfer Learning en el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Ofrece una biblioteca de modelos de lenguaje pre-entrenados, como BERT, GPT-2, RoBERTa y otros, así como herramientas y recursos para entrenar y personalizar modelos pre-entrenados para tareas específicas de NLP.

Además, Hugging Face ofrece una variedad de herramientas y recursos, como Transformers, una biblioteca de Python para el procesamiento de lenguaje natural con modelos pre-entrenados de Hugging Face, y Datasets, una biblioteca de Python para trabajar con conjuntos de datos para tareas de NLP.

En resumen, Hugging Face es una plataforma líder en la aplicación del Transfer Learning en el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural, y ofrece una variedad de herramientas y recursos para aprovechar al máximo los modelos pre-entrenados y personalizarlos para tareas específicas de NLP.

no se qué es esto pero ya lo quiero aprender, AHHHHHH!!!

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Introducción al Transfer Learning

Comparto con ustedes las notas de Cornell Method a modo de sumario.

En lineas generales, los modelos de machine learning aprenden de los errores cometidos y de los aciertos también hechos por modelos previos.

Es una técnica utilizada que toma modelos entrenados anteriormente y los re-entrena pero enfocados en aplicarlos tareas específicas.

Estos son muy utilizados para modelos de visión por computadora o de procesamiento de lenguaje natural.

Estos modelos logran una comprensión de las imágenes, sus pequeñas cualidades y también del lenguaje. Por ejemplo: pueden comprender muy bien cómo funciona el lenguaje español.

En otras en otras palabras, la idea detrás de la transferencia es almacenar todo este conocimiento de los modelos pre-entrenados y volverlos a utilizar para una tarea un poco diferente.

Esto puede darse cuando ocurren ligeros cambien en el ambiente en el cual se ejecutaba el modelo y por ende debe aplicarse las tecnicas de transfer learning para adaptarlo y reutlizarlo.

Por qué debería utilizarse transfer learning?

• Reutilizar el poder computacional para entrenar modelos gigantescos de lenguaje o visión de computadoras.
• Menos costoso para el medio ambiente
• Siempre van a faltar datos etiquetados. Los datos son el oro de la siguiente generación, en consecuencia, siempre va a haber una escasez de ellos. No obstante, utilizando transfer learning con menores datos, podemos obtener modelos muy buenos.
• Así que los modelos de transfer learning a la larga tenderán a ser mejores modelos que aquellos que decidas llevar a cabo desde cero .

Mis notas del curso https://mint-maraca-bfd.notion.site/Curso-de-Transfer-Learning-con-Hugging-Face-d256755188e54a9ab2e3fb21857b0b5b

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No sabia de este curso y tiene bastante tiempo se ve genial

Excelente, tenía muchas dudas. Ahora voy a resolverlas con este curso.