Este artículo le mostrará diferentes enfoques que puede adoptar para crear incrustaciones de sus datos.
Crear incorporaciones de calidad a partir de sus datos es crucial para la eficacia de su sistema de IA. Este artículo le mostrará diferentes enfoques que puede utilizar para convertir sus datos de formatos como imágenes, textos y audio en potentes incorporaciones que pueden utilizarse para sus tareas de aprendizaje automático. Su capacidad para crear incorporaciones de alto rendimiento tendrá un gran impacto en el rendimiento de su sistema de inteligencia artificial, por lo que es esencial aprender y comprender cómo crear incorporaciones de calidad.
La motivación de este artículo es que crear buenas incorporaciones a partir de sus datos es esencial para la mayoría de los sistemas de IA y, por lo tanto, es algo que debe hacer a menudo, lo que hace que mejores incorporaciones sean una buena forma de mejorar todos sus futuros sistemas de IA. Los casos de uso para crear incrustaciones son tareas como agrupación en clústeres, búsqueda de similitudes y detección de anomalías, todas las cuales pueden beneficiarse enormemente de mejores incrustaciones. Este artículo explorará dos formas principales de calcular incrustaciones; usar un modelo en línea o entrenar su propio modelo, ambos temas se analizarán en secciones posteriores de este artículo.
· Introducción
· Tabla de contenido
· Motivación y caso de uso.
· Crear incrustaciones usando modelos de PyTorch
· Crear incrustaciones usando modelos HuggingFace
∘ Enfoque 1
∘ Enfoque 2
· Crear incrustaciones usando GitHub
· Crear incrustaciones utilizando modelos pagos
· Crea tus propias incrustaciones
∘ codificadores automáticos
∘ Entrenando su propio modelo en una tarea posterior
· Errores típicos al crear incrustaciones
∘ Olvídese de utilizar un modelo previamente entrenado
∘ Licencia
· Conclusión