Descubre 30 pautas esenciales para optimizar modelos de aprendizaje profundo, mejorar el rendimiento y lograr mejores resultados en proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
- Introducción al Rendimiento del Aprendizaje Profundo
Visión general del aprendizaje profundo y sus desafíos de rendimiento
Importancia de la optimización en proyectos de IA
- Manejo y Preprocesamiento de Datos
Regla 1: Técnicas de Normalización de Datos
Regla 2: Aumento Efectivo de Datos
Regla 3: Manejo de Conjuntos de Datos Desequilibrados
- Arquitectura del Modelo
Regla 4: Elegir el Tamaño de Modelo Adecuado
Regla 5: Exploración de Diferentes Tipos de Capas
Regla 6: Equilibrio entre Profundidad y Ancho en Redes
- Estrategias de Entrenamiento
Regla 7: Seleccionar Tasas de Aprendizaje Adecuadas
Regla 8: Uso de Planificadores de Tasa de Aprendizaje
Regla 9: Emplear Parada Temprana
- Técnicas de Regularización
Regla 10: Comprender Dropout
Regla 11: Implementación de Regularización L1 y L2
Regla 12: Beneficios de la Normalización por Lotes
- Algoritmos de Optimización
Regla 13: Panorama de Algoritmos de Optimización
Regla 14: Momento y Gradiente Acelerado de Nesterov
Regla 15: Adaptación a Adam y sus Variantes
- Evaluación y Métricas
Regla 16: Elegir las Métricas de Evaluación Adecuadas
Regla 17: Evitar el Sobreajuste a través de Validación Cruzada
- Ajuste de Hiperparámetros
Regla 18: Métodos para Ajuste de Hiperparámetros
Regla 19: Búsqueda en Rejilla vs. Búsqueda Aleatoria
Regla 20: Optimización Bayesiana
- Eficiencia Computacional
Regla 21: Uso Eficiente de GPUs y TPUs
Regla 22: Entrenamiento de Precisión Mixta
Regla 23: Poda y Cuantificación de Modelos
- Manejo de Grandes Conjuntos de Datos
Regla 24: Estrategias para Entrenamiento Distribuido
Regla 25: Paralelismo de Datos vs. Paralelismo de Modelos
- Aprendizaje por Transferencia y Ajuste Fino
Regla 26: Aprovechar Modelos Preentrenados
Regla 27: Estrategias de Ajuste Fino para Tareas Específicas
- Monitoreo y Depuración
Regla 28: Herramientas para Monitoreo del Entrenamiento
Regla 29: Técnicas de Depuración para Modelos de Aprendizaje Profundo
- Implementación de Modelos
Regla 30: Preparación de Modelos para Entornos de Producción
- Conclusión y Tendencias Futuras
Resumen de 30 Reglas de Oro
Tendencias Emergentes en el Rendimiento del Aprendizaje Profundo
- Recursos Suplementarios
Libros y Artículos Recomendados
Herramientas y Bibliotecas en Línea
