Curso de Experimentación en Machine Learning con Hugging Face

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Omar Espejel
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básico

Publicado el 24 de octubre de 2022

Descubre cómo crear aplicaciones donde tus modelos de machine learning demuestran su funcionamiento. Programa estos demos de manera sencilla con Python y compártelos con todo el mundo con el Hub de Hugging Face.

Temario y recursos del Curso de Streamlit y Gradio

Para este curso vas a necesitar

  • 2 Horas de contenido

  • 8 Horas de práctica

Conocimientos previos

  • Programación en Python.
  • Git y GitHub.
  • Transfer learning con hub de Hugging Face.

Software para este curso

  • Navegador web.
  • Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Tus propios demos de machine learning

Proyecto del curso

Tus propios demos de machine learning

Crearás una aplicación demo de un modelo de machine learning que hayas entrenado o utilizado previamente. Demuestra el problema que resuelve usando Gradio o Streamlit y compártelo en el Hub de Hugging Face.

Introducción al Hub de Hugging Face

1 Clases abiertas

Gradio

1 Clases abiertas

Streamlit

Tu historia en machine learning

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Omar Espejel

ML Engineer y Blockchain Developer en StarkWare

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Omar Sanseviero

Machine Learning Engineer Lead, Developer Advocacy en Hugging Face

🧠 Founder de AI Learners.
🦙 100% Hacker Llama
🔍 Ex-Google (SWE @Google Assistant, 20% PM TF Graphics)

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