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Procesamiento de dataset para NLP

Clase 13 de 17 • Curso de Transfer Learning con Hugging Face

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Contenido del curso

Introducción al Hub de Hugging Face
  • 1
    Introducción al transfer learning

    Introducción al transfer learning

    05:00
  • 2
    Machine learning abierto para todo el mundo

    Machine learning abierto para todo el mundo

    08:01
  • 3
    Las tasks en machine learning

    Las tasks en machine learning

    06:42
  • Quiz: introducción al Hub de Hugging Face

Primeros pasos con transfer learning y transformers
  • 4
    Tus primeros modelos pre-entrenados usando pipeline

    Tus primeros modelos pre-entrenados usando pipeline

    15:13
  • 5
    Explorando los datasets

    Explorando los datasets

    04:14
  • 6
    Introducción a los Transformers

    Introducción a los Transformers

    09:09
  • 7
    Aplicando transfer learning

    Aplicando transfer learning

    04:36
  • Quiz: Primeros pasos con transfer learning

Computer vision
  • 8
    Carga de dataset para computer vision

    Carga de dataset para computer vision

    15:32
  • 9
    Procesamiento de dataset para computer vision

    Procesamiento de dataset para computer vision

    11:15
  • 10
    Configurando un Trainer para computer vision

    Configurando un Trainer para computer vision

    18:19
  • 11
    Entrenamiento y evaluación de modelo de computer vision

    Entrenamiento y evaluación de modelo de computer vision

    07:14
  • Quiz: Computer vision con Hugging Face

Procesamiento de lenguaje natural
  • 12
    Carga de dataset para NLP

    Carga de dataset para NLP

    06:56
  • 13
    Procesamiento de dataset para NLP

    Procesamiento de dataset para NLP

    16:02
  • 14
    Configurando un Trainer para NLP

    Configurando un Trainer para NLP

    14:06
  • 15
    Entrenamiento y evaluación de modelo de NLP

    Entrenamiento y evaluación de modelo de NLP

    07:28
  • Quiz: NLP con Hugging Face

Comparte en el Hub
  • 16
    El Hub como tu curriculum para machine learning

    El Hub como tu curriculum para machine learning

    05:37
  • 17
    Compartir tu modelo en el Hub de Hugging Face

    Compartir tu modelo en el Hub de Hugging Face

    14:48
    Juan Jose Sepulveda Calderon

    Juan Jose Sepulveda Calderon

    student•
    hace 3 años

    Proceso de Tokenizando un ejemplo de cómo se podría llevar a cabo el tokenizado de la frase "Nunca pares de aprender":

    Supongamos que queremos dividir la frase en palabras individuales. En este caso, los tokens generados serían: "Nunca", "pares", "de", "aprender".

    Si en lugar de eso quisiéramos dividir la frase en secuencias de caracteres de longitud fija, por ejemplo de tres caracteres cada una, los tokens generados serían: "Nun", "ca ", "par", "es ", "de ", "apr", "end", "er".

    Cómo se divida el texto en tokens depende de la tarea en cuestión y del modelo preentrenado que se esté utilizando, y puede variar según las necesidades específicas del problema.

    Además del tokenizado el tokenizer() también codifica los valores (transforma las cadenas a numeros) para que un modelo de machine learnin pueda procesarlos.

      Patricio Sánchez Fernández

      Patricio Sánchez Fernández

      student•
      hace 2 años

      JJSC Muchas gracias por compartir tus conocimientos.

    Jorge Lizarazo

    Jorge Lizarazo

    student•
    hace 2 años

    Un poco alejado de este task:

    He tratado de buscar en el Hugging Face al igual que en otros Hugs un modelo para identificar patrones en una serie de tiempo.

    Es decir necesito reconocer o identificar la salida de un ave que deja de calentar el huevo de forma automatica. el patron de caida de temperatura es muy caracteristico, a diferencia de cambios o bajadas en la temperatura cuando hay movimiento o se daña el sensor.

    Ya tngo un monton de datos para hacer el entrenamiento, a los cuales le he hecho el label co label-studio. Tengo entendido que quiza es un CNN 1d lo que necesito pero quisiera agregar un tranafer learning para mejorar mi metrica...

    en general solo necesito identificar el in que es cuando esta, dado que nlo que no sea on es un off, no lo necesitaria. Luego el nocturnal que es cuando hace una incubacion toda la noche

    Juan José Cano Duque

    Juan José Cano Duque

    student•
    hace 2 años

    Holas! Ando trabajando en mi propio proyecto, y no sabría como identificar cual fue el tokenizer que uso el modelo al que le voy a hacer fine-tunning.

    Hay manera de encontrar esa info?

      Juan José Cano Duque

      Juan José Cano Duque

      student•
      hace 2 años

      Nada, en la misma clase se deja claro:

      El AutoTokenizer lo resuelve por mi. Excelente clase!

    Eduardo Ángeles

    Eduardo Ángeles

    student•
    hace 3 años

    Una duda, al preparar el dataset con el tokenizado, si agrego el parametro batched=True, me arroja el siguiente resultado.

    Pero cuando lo retiro, parece completarse de manera correcta.

    ¿Cual podría ser el problema?

      Omar Uriel Espejel Díaz

      Omar Uriel Espejel Díaz

      teacher•
      hace 3 años

      Hola! No te indica un error?

    MARIA TERESA PANIAGUA RIVERA

    MARIA TERESA PANIAGUA RIVERA

    student•
    hace 2 años

    Gracias

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