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Fastai es una biblioteca de aprendizaje profundo construida sobre PyTorch, que ofrece APIs de alto nivel, aprendizaje por transferencia y una arquitectura por capas para simplificar el desarrollo de redes neuronales para visión, PLN, datos tabulares y más. Desarrollada por Jeremy Howard y Rachel Thomas, Fastai es de código abierto y dirigida por la comunidad, haciendo la IA de vanguardia accesible para todos.
El ajuste fino de modelos adapta modelos pre-entrenados a nuevas tareas realizando pequeñas modificaciones, reduciendo la necesidad de datos y recursos. Descubre cómo el ajuste fino aprovecha el aprendizaje por transferencia, diferentes técnicas, mejores prácticas y métricas de evaluación para mejorar eficientemente el rendimiento de modelos en PLN, visión por computadora y más.
El aprendizaje de pocos ejemplos es un enfoque de aprendizaje automático que permite a los modelos hacer predicciones precisas utilizando solo un pequeño número de ejemplos etiquetados. A diferencia de los métodos supervisados tradicionales, se enfoca en generalizar a partir de datos limitados, aprovechando técnicas como meta-aprendizaje, aprendizaje por transferencia y aumento de datos.
El aprendizaje por transferencia es una técnica sofisticada de aprendizaje automático que permite reutilizar modelos entrenados en una tarea para otra relacionada, mejorando la eficiencia y el rendimiento, especialmente cuando los datos son escasos.
El Aprendizaje por Transferencia es una poderosa técnica de IA/ML que adapta modelos preentrenados a nuevas tareas, mejorando el rendimiento con datos limitados y aumentando la eficiencia en diversas aplicaciones como el reconocimiento de imágenes y el PLN.
El Aprendizaje Zero-Shot es un método en IA donde un modelo reconoce objetos o categorías de datos sin haber sido entrenado explícitamente en esas categorías, utilizando descripciones semánticas o atributos para hacer inferencias. Es especialmente útil cuando recolectar datos de entrenamiento es difícil o imposible.
La escasez de datos se refiere a la falta de datos suficientes para entrenar modelos de aprendizaje automático o realizar análisis completos, lo que dificulta el desarrollo de sistemas de IA precisos. Descubre causas, impactos y técnicas para superar la escasez de datos en IA y automatización.
La extensibilidad de la IA se refiere a la capacidad de los sistemas de IA para ampliar sus capacidades a nuevos dominios, tareas y conjuntos de datos sin un reentrenamiento importante, utilizando técnicas como el aprendizaje por transferencia, el aprendizaje multitarea y el diseño modular para la flexibilidad y la integración fluida.
