Aprender como utilizar a transferência e fine-tunir modelos pré-treinados para aplicativos práticos em inteligência artificial.
O Poder de Modelos Pré-Treinados: Aproveitando Características e padrões
Aprender como aproveitar os modelos pré-treinados é fundamental para o avanço da inteligência artificial. Os modelos pré-treinados foram treinados em conjuntos de dados vastos, permitindo que aprendam características valiosas e padrões aplicáveis a várias tarefas.
Triunfos do Aprendizado por Transferência: Processamento de Linguagem Natural, Visão Computacional e Reconhecimento de Voz
- Processamento de Linguagem Natural (NLP): BERT e outras arquiteturas baseadas em transformadores alcançaram resultados de ponta em tarefas de NLP como questionamentos, análises de sentimento e tradução de idiomas.
- Visão Computacional: Redes neurais convolucionais pré-treinadas (CNN) foram utilizadas para melhorar a detecção de objetos e a classificação da imagem.
- Sistemas de Reconhecimento de Voz: O aprendizado por transferência foi utilizado para melhorar o reconhecimento automático da fala (RFF) em aplicativos móveis.
Aprender como Utilizar Transferência e Fine-tunir Modelos Pré-Treinados
Para aproveitar os modelos pré-treinados, é importante aprender a transferência e fine-tunir para aplicativos práticos em inteligência artificial.
- Seleção do Modelo Pré-Treinado: Escolher o modelo pré-treinado certo para o problema específico
- Adjuste os Parâmetros do Modelo: Ajustar as hiper parâmetros para customizar a performance do modelo
- Treine e Teste o Modelo: Treinar, testar e refinar o modelo com dados de treinamento e teste
