Struttura del corso

Introduction to Transfer Learning

  • Che cos'è il transfer learning?
  • Principali vantaggi e limitazioni
  • In che modo il transfer learning differisce dal machine learning tradizionale

Informazioni sui modelli con training preliminare

  • Panoramica dei modelli pre-addestrati più diffusi (ad esempio, ResNet, BERT)
  • Architetture dei modelli e relative caratteristiche principali
  • Applicazioni di modelli pre-addestrati in più domini

Ottimizzazione dei modelli pre-addestrati

  • Comprendere l'estrazione delle funzionalità e l'ottimizzazione fine
  • Tecniche per una messa a punto efficace
  • Evitare l'overfitting durante la messa a punto

Trasferisci l'apprendimento in Natural Language Processing (NLP)

  • Adattamento dei modelli linguistici per le attività NLP personalizzate
  • Utilizzo di Hugging Face trasformatori per NLP
  • Caso di studio: Analisi del sentiment con il transfer learning

Trasferisci apprendimento in Computer Vision

  • Adattamento di modelli di visione pre-addestrati
  • Utilizzo del transfer learning per il rilevamento e la classificazione degli oggetti
  • Caso di studio: Classificazione delle immagini con il transfer learning

Esercizi pratici

  • Caricamento e utilizzo di modelli pre-addestrati
  • Messa a punto di un modello pre-addestrato per un'attività specifica
  • Valutazione delle prestazioni del modello e miglioramento dei risultati

Applicazioni reali del Transfer Learning

  • Applicazioni nel settore sanitario, finanziario e della vendita al dettaglio
  • Storie di successo e casi di studio
  • Tendenze e sfide future nell'apprendimento di trasferimento

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Conoscenza di base dei concetti di machine learning
  • Familiarità con le reti neurali e il deep learning
  • Esperienza con la programmazione Python

Pubblico

  • Scienziati dei dati
  • Appassionati di machine learning
  • Professionisti dell'intelligenza artificiale che esplorano le tecniche di adattamento dei modelli
 14 ore

Numero di Partecipanti


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