Reduciendo el Umbral de Entrada para la Búsqueda de Vectores Neurales - Aplicación del Aprendizaje por Similitud

Resumen

Explore el aprendizaje de similitud para una implementación eficiente de búsqueda neuronal, reduciendo los requisitos de datos y el tiempo de entrenamiento mientras aborda desafíos específicos del dominio.

Programa de estudio

• Introducción a la Búsqueda de Vectores Neurales
Visión general de la búsqueda de vectores y los embeddings
Importancia en las aplicaciones modernas de IA
Principales desafíos y objetivos
• Fundamentos del Aprendizaje de Similaridad
Definición y alcance
Tipos de medidas de similitud
Aplicaciones en la búsqueda neuronal
• Requisitos de Datos en la Búsqueda Neuronal
Comprensión de la complejidad de los datos
Estrategias para minimizar las necesidades de datos
Selección de características y reducción de dimensionalidad
• Técnicas para una Implementación Eficiente de la Búsqueda Neuronal
Arquitecturas de redes neuronales para similitud de vectores
Algoritmos de Vecinos Aproximados Más Cercanos (ANN)
Estrategias de indexación para una recuperación rápida
• Reducir el Tiempo de Entrenamiento en el Aprendizaje de Similaridad
Aprendizaje por transferencia y modelos preentrenados
Enfoques de aprendizaje incremental y en línea
Técnicas de optimización de hardware y software
• Abordar Desafíos Específicos del Dominio
Personalización de modelos para dominios específicos
Manejo de datos escasos y desequilibrados
Adaptación y generalización al dominio
• Evaluación y Referencia de la Búsqueda de Vectores Neurales
Métricas de rendimiento y protocolos de evaluación
Conjuntos de datos de referencia y desafíos
Estudios de caso de implementaciones exitosas
• Tendencias Emergentes y Direcciones Futuras
Avances en técnicas de aprendizaje de similitud
Integración con otras tecnologías de IA
Perspectivas para entornos de recursos limitados
• Conclusión y Resumen del Curso
Resumen de los aprendizajes clave
Recursos para continuar el aprendizaje
Sesión final de preguntas y respuestas

Asignaturas

Ciencia de datos