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O ajuste fino de modelos adapta modelos pré-treinados para novas tarefas por meio de pequenas modificações, reduzindo a necessidade de dados e recursos. Aprenda como o ajuste fino aproveita o aprendizado por transferência, diferentes técnicas, melhores práticas e métricas de avaliação para melhorar eficientemente o desempenho dos modelos em PLN, visão computacional e muito mais.
O aprendizado por transferência é uma técnica sofisticada de aprendizado de máquina que permite que modelos treinados em uma tarefa sejam reutilizados em uma tarefa relacionada, melhorando a eficiência e o desempenho, especialmente quando os dados são escassos.
O Aprendizado por Transferência é uma técnica poderosa de IA/ML que adapta modelos pré-treinados para novas tarefas, melhorando o desempenho com poucos dados e aumentando a eficiência em diversas aplicações, como reconhecimento de imagens e PLN.
O Aprendizado Zero-Shot é um método em IA no qual um modelo reconhece objetos ou categorias de dados sem ter sido explicitamente treinado nessas categorias, utilizando descrições semânticas ou atributos para fazer inferências. É especialmente útil quando a coleta de dados de treinamento é desafiadora ou impossível.
Escassez de dados refere-se à insuficiência de dados para treinar modelos de machine learning ou realizar análises abrangentes, dificultando o desenvolvimento de sistemas de IA precisos. Descubra causas, impactos e técnicas para superar a escassez de dados em IA e automação.
Extensibilidade de IA refere-se à capacidade dos sistemas de IA de expandir suas habilidades para novos domínios, tarefas e conjuntos de dados sem necessidade de re-treinamento significativo, utilizando técnicas como aprendizado por transferência, aprendizado multitarefa e design modular para flexibilidade e integração perfeita.
Few-Shot Learning é uma abordagem de aprendizado de máquina que permite que modelos façam previsões precisas usando apenas um pequeno número de exemplos rotulados. Diferentemente dos métodos supervisionados tradicionais, foca em generalizar a partir de dados limitados, aproveitando técnicas como meta-aprendizagem, transferência de aprendizado e aumento de dados.
Fastai é uma biblioteca de deep learning construída sobre o PyTorch, oferecendo APIs de alto nível, aprendizado por transferência e uma arquitetura em camadas para simplificar o desenvolvimento de redes neurais para visão, NLP, dados tabulares e muito mais. Desenvolvida por Jeremy Howard e Rachel Thomas, Fastai é open-source e orientada pela comunidade, tornando a IA de última geração acessível a todos.
