Machine learning abierto para todo el mundo
Contenido del curso
Primeros pasos con transfer learning y transformers
Computer vision
Procesamiento de lenguaje natural
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Machine learning abierto para todo el mundo
Machine learning abierto para todo el mundo
Contenido del curso
Julian Castro Pulgarin
Juan R. Vergara M.
Joaquin Romero Flores
Juan R. Vergara M.
Rodrigo Alles
Santiago Espinel
Diego Alejandro Lesmes
Leonel Federico Valencia Estudillo
Oscar Ancizar Salas Achipiz
Joaquin Romero Flores
Vladimir Marcos Vega
Gerardo Castillo
Sara María Mejia Sánchez
Jeferson Stiven Parra Mahecha
Roberto Ocando Morales
Michelle Osorio
Sara María Mejia Sánchez
Andres Santiago Acevedo Mancera
Virry T.
MARIA TERESA PANIAGUA RIVERA
Patricio Sánchez Fernández
Patricio Sánchez Fernández
Jonathan Castillo
La comunidad de Huggin Face es increíble, la manera en que han avanzado las aplicaciones en este último año es debido a esta apertura en el open source machine learning. Sigamos contribuyendo y si se puede, retribuyendo
En la comunidad está el poder 💪
Machine learning abierto para todo el mundo
El Hub de Hugging Face es el punto central de la comunidad de machine learning para conseguir todo lo que se procura relacionado al área de aprendizaje de máquinas y está en constante crecimiento. Recuerda siempre que usted también puede contribuir con recursos o revisar los existentes. Es una máxima de la ciencia: “Trabajar a hombros de gigantes”.
Los Repos-ID permite que cada modelo dentro de la plataforma es un Repo del Git, haciendo que la interfaz sea muy parecida a plataformas como Github o GitLab.
Model Card
es la tarjeta del modelo. Contiene la información que describe como fue entrenado el modelo, quien lo entreno, de qué manera fue llevado a cabo.
Host inference API
permite usar el modelo directamente en el browser sin tener que descargarlo para probar su poder.
Spaces Using
Para poder usar su código, basta con dirigirse a la parte superior derecha desde Model Card y hacer clic en Use Transform
Gracias por el resumen amigo 👍🥇
La IA no puede ser resuelta por una sola empresa u organización
La Inteligencia Artificial es uno de los campos más innovadores y emocionantes de la tecnología moderna, y su potencial para transformar la sociedad es enorme. Sin embargo, la IA es también uno de los campos más complejos y difíciles de dominar, y ninguna empresa u organización puede resolver los desafíos de la IA por sí sola.
La comunidad y el Machine Learning abierto para todo el mundo son fundamentales para avanzar en la IA. Trabajar en equipo y colaborar con otros practicantes de IA puede ayudarte a superar las barreras del conocimiento, explorar nuevas técnicas y obtener retroalimentación valiosa en tus proyectos.
Proyectos como Google Colab son un excelente ejemplo de cómo la comunidad y el Machine Learning abierto están transformando el campo de la IA. Google Colab es una plataforma en línea que permite a los usuarios acceder a recursos de computación en la nube y ejecutar códigos de Machine Learning en un entorno de Jupyter Notebook. Esto significa que cualquier persona con una conexión a Internet puede comenzar a trabajar en proyectos de IA de alta calidad sin necesidad de inversiones costosas en infraestructura de hardware o software.
Hugging Face es otra plataforma que promueve la colaboración y el acceso abierto al conocimiento en el campo de la IA. Esta plataforma proporciona una amplia gama de recursos y herramientas de aprendizaje automático, así como una comunidad activa de expertos y practicantes que trabajan juntos en proyectos y comparten sus conocimientos y experiencias.
En conclusión, la IA es un campo que requiere colaboración y trabajo en equipo para avanzar. Ninguna empresa u organización puede resolver los desafíos de la IA por sí sola. La comunidad y el Machine Learning abierto para todo el mundo son fundamentales para avanzar en la IA, y proyectos como Google Colab y Hugging Face son ejemplos de cómo la colaboración y el acceso abierto al conocimiento están transformando el campo de la IA.
Hoy 13 de Julio de 2023 ya no hay 60.000 modelos sino 254,762 🤯
Hoy 02 de Octubre de 2023 ya no hay 60.000 modelos sino 346,770 🤯 :smile:
Hoy 16 de abril del 2024 ya no hay 60.000 modelos sino 604,812 🤯
Excelente, justo lo uqe necesitaba aplicar, espero más cursos similares.
A solo aproximadamente 5 o 6 meses del curso y ya los modelos de PyTorch en español van por 1067.
es increíble como crece la comunidad
"más de 60.000 modelos..." Hoy entro a huggingface y 🥁🥁🥁 = Models 252,103🤯
Wow el hub de Hugging Face parece ser muy poderoso! Definitivamente la tecnología avanza tan rápido y tenemos una comunidad taaaan grande, que el Nunca Pares de Aprender tiene todos los ambientes prestos a que esto suceda! Me encanta este mundo, me encanta la infinidad de posibilidades que brinda 🚀💚
Me encuentro muy emocionado por este curso, llego tarde pero mejor ahora que nunca.
244.587 modelos el 03/07/2023
No se ustedes, pero a mi me emociona esto como no se imaginan, a que es tanto en lo que podemos trabajar
Completamente de acuerdo! Todo un mundo de posibilidades para dar soluciones a cosas inimaginables 🙌✨
Hoy 16 de Abril del 2024, ya no son 60.000 modelos, sino diez veces más, más de 600.000 modelos en el Hub 🤯.
Este curso básico? por que si no fuera por los resumenes de algunos acá en los comentarios estaría más perdida.
Una gran plataforma
Hoy 04 de Octubre de 2023 ya no hay 60.000 modelos sino 349,079 🤯 😄
Hugging Face, es la cadena que se hace más fuerte con cada contribución...!
Es increíble que a la actualidad hay 167,230 modelos en Hugging Face, habla mucho de como ha crecido en poco tiempo.