Introducci贸n al transfer learning

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estoy muy sorprendido de que sacaran este curso, platzi necesita mas de este contenido si quieren ser congruentes con su propuesta por que a pesar de que hay muy buenos cursos de data no se comparan al evidente favoritismo que platzi tiene por el web developer mas de este contenido por favor

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

Introducci贸n 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 espec铆fica, 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 l铆der en el desarrollo y aplicaci贸n del Transfer Learning. Ofrece una biblioteca de modelos de lenguaje pre-entrenados, as铆 como herramientas y recursos para entrenar y personalizar modelos pre-entrenados para tareas espec铆ficas de NLP.

En esta introducci贸n, exploraremos los conceptos b谩sicos del Transfer Learning y Hugging Face y c贸mo pueden ser utilizados en aplicaciones de NLP.

Transfer Learning

El Transfer Learning se basa en la idea de que los modelos de aprendizaje autom谩tico pueden aprender patrones generales que son 煤tiles en m煤ltiples 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 espec铆fica.

Por ejemplo, si queremos entrenar un modelo para clasificar opiniones de pel铆culas como positivas o negativas, podr铆amos utilizar un modelo pre-entrenado en una tarea similar, como la clasificaci贸n de noticias como verdaderas o falsas. El modelo pre-entrenado ya ha aprendido patrones de lenguaje que pueden ser 煤tiles para la tarea de clasificaci贸n de opiniones de pel铆culas, y puede ser ajustado con un conjunto de datos de entrenamiento m谩s peque帽o y espec铆fico para la tarea de clasificaci贸n de opiniones de pel铆culas.

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

Hugging Face

Hugging Face es una plataforma l铆der en el desarrollo y aplicaci贸n 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, as铆 como herramientas y recursos para entrenar y personalizar modelos pre-entrenados para tareas espec铆ficas de NLP.

Adem谩s, 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 l铆der en la aplicaci贸n del Transfer Learning en el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural, y ofrece una variedad de herramientas y recursos para aprovechar al m谩ximo los modelos pre-entrenados y personalizarlos para tareas espec铆ficas de NLP.

Estaba esperando este curso con muchas ganas鈥

Se ve mucho mejor de lo que esperaba. que maravilla!!!

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Este curso se ve prometedor 馃ぉ

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Introducci贸n 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 tambi茅n hechos por modelos previos.

Es una t茅cnica utilizada que toma modelos entrenados anteriormente y los re-entrena pero enfocados en aplicarlos tareas espec铆ficas.

Estos son muy utilizados para modelos de visi贸n por computadora o de procesamiento de lenguaje natural.

Estos modelos logran una comprensi贸n de las im谩genes, sus peque帽as cualidades y tambi茅n del lenguaje. Por ejemplo: pueden comprender muy bien c贸mo funciona el lenguaje espa帽ol.

En otras en otras palabras, la idea detr谩s 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 qu茅 deber铆a utilizarse transfer learning?

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

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

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