Todos los modelos son erróneos, algunos son útiles: selección de modelos con etiquetas limitadas

Resumen

Descubre MODEL SELECTOR, un marco que identifica eficientemente el mejor clasificador preentrenado utilizando un mínimo de datos etiquetados, reduciendo los costos de etiquetado hasta en un 94,15% en más de 1,500 modelos en 16 conjuntos de datos.

Programa de estudio

• Introducción a la Selección de Modelos
Importancia de la Selección de Modelos en el Aprendizaje Automático
Desafíos de la Selección de Modelos con Datos Etiquetados Limitados
• Visión General de los Modelos Preentrenados
Tipos de Modelos Preentrenados
Ventajas y Limitaciones
• Introducción al Marco de Trabajo MODEL SELECTOR
Concepto y Objetivos
Características Clave y Beneficios
• Guía Práctica para Usar MODEL SELECTOR
Arquitectura del Marco de Trabajo
Implementación Paso a Paso
• Estrategias para Reducir Costos de Etiquetado
Enfoques de Aprendizaje Activo
Técnicas de Muestreo de Incertidumbre
• Estudios de Caso
Selección de Modelos en Conjuntos de Datos de Clasificación de Imágenes
Selección de Modelos en Conjuntos de Datos de Clasificación de Texto
• Evaluación del Rendimiento
Métricas para la Comparación de Modelos
Análisis de Resultados y Eficiencia de Costos
• Temas Avanzados
Integración de MODEL SELECTOR con Bibliotecas de Aprendizaje Automático Populares
Personalización de MODEL SELECTOR para Casos de Uso Específicos
• Ética y Uso Responsable de los Modelos Preentrenados
Consideraciones de Sesgo y Justicia
Guías para un Uso Ético
• Proyecto Final: Aplicación de MODEL SELECTOR a un Conjunto de Datos del Mundo Real
Guías y Referencias del Proyecto
Presentación y Revisión por Pares
• Conclusión
Resumen de los Aprendizajes Clave
Tendencias Futuras en Selección de Modelos y Eficiencia de Etiquetado

Asignaturas

Ciencias de la Computación