Aplicando transfer learning

Pasos para afinar un modelo:

1. Descartar la cabeza del transformer pre-entrenado. Es decir le estamos quitando la última capa del transformer.
2. Agrega cabezas nuevas para tu tarea. Ésta capa depende de la tarea que deseemos.
3. Entrena con:
   3.a Tensor flow o PyTorch
   3b1 Si usas PyTorch usa el trainer de la librería transformers.
   3b2 Si usas keras/tensorflow has el entrenamiento.

Que curso tan increible, en pocas clases te abre todo un universo de posibilidades !!!

Pregunté a chatGPT cuales son los pasos que debería seguir si quiero hacer transfer learning:

Si deseas hacer transfer learning, puedes seguir los siguientes pasos:

Selección del modelo base: Elige un modelo base pre-entrenado que tenga características similares a tu problema. Puedes encontrar modelos pre-entrenados en bibliotecas de aprendizaje profundo como TensorFlow, PyTorch, y Keras.

Preparación de datos: Prepara tus datos en un formato que sea compatible con el modelo pre-entrenado que has elegido. Si tu conjunto de datos es muy diferente al conjunto de datos original en el que se entrenó el modelo pre-entrenado, es posible que necesites hacer ajustes y transformaciones adicionales.

Ajuste fino del modelo: Descongela las últimas capas del modelo pre-entrenado y re-entrena todo el modelo con tus datos. Es importante establecer una tasa de aprendizaje adecuada y un tamaño de lote apropiado para evitar que el modelo se sobreajuste o subajuste.

Evaluación del modelo: Evalúa el rendimiento del modelo ajustado con tus datos. Si el modelo no se desempeña de manera satisfactoria, puedes ajustar la arquitectura del modelo, experimentar con diferentes tasas de aprendizaje o hiperparámetros, o agregar capas adicionales al modelo.

Uso del modelo: Una vez que hayas ajustado el modelo, puedes utilizarlo para realizar predicciones en nuevos datos. También puedes continuar ajustando el modelo con nuevos datos para mejorar su rendimiento.

Recuerda que el transfer learning no es una solución universal para todos los problemas de aprendizaje profundo, pero puede ser una técnica muy útil para mejorar el rendimiento de un modelo con conjuntos de datos limitados o para reducir el tiempo y costo de entrenamiento de un modelo.

Creo que es bastante acertado y concuerda con lo que dice la clase, sin embargo no me queda claro si hay que reentrenar todo el modelo o solo las capas nuevas 🤔

Gracias

esta muy bueno el curso pero es un poco dificil entenderte, como que hablas susurrando y algunas palabras al final las decis tan bajito que ni se te escucha. entiendo que puede ser que quizas tengas un bebe en la casa y no lo queres despertar, solo es un poco molesto. igual muy bueno el curso