Descripción del curso
El aprendizaje por transferencia es una técnica eficaz en el aprendizaje automático que implica el uso de modelos preentrenados para mejorar el rendimiento de sus propios modelos. En estas lecciones conocerá las diferentes ventajas del aprendizaje por transferencia y cómo usar modelos previamente entrenados para mejorar el rendimiento de sus proyectos de aprendizaje automático.
Empezará explorando las diferentes declaraciones de verdadero/falso relacionadas con el aprendizaje por transferencia, como la necesidad de cambiar la forma de los datos para los modelos previamente entrenados y la importancia de usar la entropía cruzada binaria para problemas de clasificación de dos clases. También aprenderá sobre los modelos de imagen populares que se usan en el aprendizaje por transferencia, como MobileNetV2 y dónde descargar modelos de TensorFlow previamente entrenados.
A continuación, descubrirá los diferentes pasos de preprocesamiento implicados en el aprendizaje por transferencia, como la remodelación y la normalización de datos. También explorará las ventajas del procesamiento por lotes, como la aceleración del modelo y la facilitación del procesamiento de grandes conjuntos de datos.
Aprenderá a utilizar herramientas como conjuntos de datos de validación y matrices de confusión para ajustar su modelo y mejorar su rendimiento. Además, explorará los diferentes parámetros que intervienen en el aprendizaje por transferencia, como el número de épocas para el entrenamiento y la congelación de pesos.
Lo que aprenderás
- Comprender el concepto de transferencia de aprendizaje y sus beneficios en el aprendizaje automático
- Usar modelos TensorFlow preentrenados como MobileNetV2 para mejorar sus proyectos de aprendizaje automático
- Preprocesar datos para modelos preentrenados redimensionándolos y normalizándolos
- Construir, compilar y entrenar un modelo de transferencia de aprendizaje
- Ajustar su modelo usando conjuntos de datos de validación y matrices de confusión
- Probar y validar el ajuste de su modelo en ejemplos
Puntos clave
- La transferencia de aprendizaje usa modelos preentrenados para mejorar el desempeño de sus propios modelos de aprendizaje automático.
- MobileNetV2 es un modelo de imagen popular usado en la transferencia de aprendizaje, y los modelos TensorFlow preentrenados pueden descargarse para su uso.
- El preprocesamiento para la transferencia de aprendizaje incluye redimensionar datos y normalizar datos para que funcione con modelos preentrenados.
- El procesamiento por lotes acelera su modelo y facilita el procesamiento de conjuntos de datos grandes.
- Los parámetros en la transferencia de aprendizaje incluyen el número de épocas para el entrenamiento y la congelación de pesos.
Preguntas frecuentes
¿Qué aprenderé en este curso?
Aprenderá el concepto de transferencia de aprendizaje y sus beneficios, cómo usar modelos preentrenados como MobileNetV2 para mejorar sus proyectos de aprendizaje automático, cómo preprocesar datos redimensionándolos y normalizándolos, y cómo ajustar su modelo usando conjuntos de datos de validación y matrices de confusión.
¿Qué habilidades cubre este curso?
El curso cubre Aprendizaje Profundo, Entrenamiento de Modelos de Aprendizaje Automático, Aprendizaje Supervisado, TensorFlow, Conjuntos de Datos de Entrenamiento y Transferencia de Aprendizaje.
¿Qué temas se cubren en las lecciones?
Las lecciones cubren construcción de un modelo de transferencia de aprendizaje, compilación y entrenamiento del modelo, prueba del modelo en ejemplos y validación del ajuste del modelo.
¿Qué pasos de preprocesamiento enseña este curso para la transferencia de aprendizaje?
Enseña pasos de preprocesamiento como redimensionar datos y normalizar datos, y explica los beneficios del procesamiento por lotes, incluyendo acelerar su modelo y facilitar el procesamiento de conjuntos de datos grandes.
¿Qué parámetros del modelo se discuten en este curso?
El curso explora parámetros involucrados en la transferencia de aprendizaje, como el número de épocas para el entrenamiento y la congelación de pesos.
