Resumen
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.
Programa de estudio
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- 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
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