Si, @muellerzr cubre muchos temas, buen trabajo!!!.
Ahora estoy estudiando sus videos de Tabular Lesson y tambien del libro Fastbook “Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch”.( “Chapter 9. Tabular Modeling Deep Dive” )
Si tienes fuentes o más recomendaciones o ejercicios donde se usa Deep Learning u otros métodos para resolver problemas de Regression analysis te agradecería.
El fin de semana también encontré este libro, no se si comprarlo más adelante, para seguir profundizando en temas sobre Regression alnaysis,
hola oscar gracias por tus aportes, recien me meti a foro, mi interes en fastai, es crear cercos de seguridad para evitar el ingreso de gente indeseable, y otro es de crear cercos virtuales y detectar violencia en grupos de personas reunidas dentro del cerco
Hola Oscar y comunidad, me gustaría usar el modelo fine-tuning para clasificación de texto, tengo un script donde los autores de la librería fastai utilizan el modelo con un dataset de reseñas de películas, yo quisiera hacer lo mismo pero con un dataset diferente. De esta manera cargan los datos en el script:
#cargar la libreria
from fastai.text.all import *
#descargar datos y descomprimirlos:
path = untar_data(URLs.IMDB)
path.ls()
donde descarga los datos y los descomprime, me gustaría que fuese el dataset que yo quiera cargar y no el que trae por defecto el ejemplo que presentan los autores.
¿Como puedo hacerlo? De antemano gracias por la ayuda. Saludos desde Chile.
Gracias por el mensaje, pero no estoy seguro cual es tu pregunta. “Clasificacion de texto” es que todo lo que estudio es en ingles.
Quiero pensar que estas hablando de NPL? y para ello jerremy acaba de lanzar un nuevo curso de fastai donde explica super bien todo, te metes en youtube y buscar por fastai 2022
"Una excelente idea, nosotros los de idioma español, somos los que deberíamos preocuparnos de crear contenido en español y no cargar este trabajo de traducción a Jeremy Howard y su equipo de fastai. En mi humilde opinión, la comunidad hispanohablante tiene tanto el talento como la responsabilidad de generar recursos propios y adaptaciones de calidad.
La biblioteca fastai y sus cursos son herramientas valiosas para el aprendizaje de inteligencia artificial, y sería más productivo que colaboremos como comunidad para crear documentación, tutoriales y ejemplos en nuestro idioma. Esto no solo beneficiaría a más estudiantes y profesionales hispanohablantes, sino que también enriquecería el ecosistema global de aprendizaje automático.
En lugar de esperar traducciones oficiales, podríamos organizar iniciativas comunitarias para traducir y adaptar el contenido existente, además de crear recursos originales que aborden las necesidades específicas de nuestra comunidad. Esta aproximación respetaría el tiempo y los recursos del equipo de fastai, mientras fomentamos un ambiente de colaboración y aprendizaje entre hispanohablantes.
¿Qué opinan? ¿Sería posible formar un grupo de trabajo dedicado a este propósito?"