008.- Curso de IA Generativa. Uso práctico de BERT
Lección 7 de 2429%
Sigue así. Cada lección te acerca más a tu certificado.
Sobre esta lección
Importamos y usamos un modelo BERT al que entrenamos con una nueva secuencia y vemos como se realiza todo el proceso. Usamos la librería scikit-learn para poder aplicar la función similitud coseno; Vemos los parámetros con nombre de BERT y como acceder a ellos; El pooling o capa densa que se aplica al token [CLS] en la capa de salida. Vemos también porque los modelos de redes neuronales suelen trabajar con matrices de tres dimensiones, ¿Por qué? y de que modo se relaciona con el uso de la función unsqueeze( ) de Pytorch. Acceso al Colab con el código usado: https://colab.research.google.com/drive/1zPCGjbMHDUOBXK6b9t4diM5BG0ThDOm5?usp=sharing
Sobre este curso
Lección 7 de 24Nivel: principianteDuración total: 6h 34m
Lo que aprenderás en este curso:
- Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
- Implementar algoritmos de clasificación y regresión
- Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
- Evaluar y optimizar modelos de machine learning