Revolucionando el Deep Learning: Potenciando modelos con datos limitados

Revolucionando el Deep Learning: Potenciando modelos con datos limitados

El 30 de mayo de 2024 nos reunimos en Catholic University of Pereira para Revolucionando el Deep Learning: Potenciando modelos con datos limitados.

Charlas:

Charla 1:

Ponente: Leiver Campeon

Rol: Expert Intelligence cómo Machine learning engineer y Tech Lead

Continual Learning and Catastrophic Forgetting in Modern AI Systems

Después de desplegar un modelo de Deep Learning, nos encontramos con el desafío de aprender continuamente nuevas tareas sin perder el conocimiento previamente adquirido. En esta charla, exploraremos estrategias para superar el olvido catastrófico y garantizar que nuestros modelos evolucionen de manera efectiva.

Charla 2:

Ponente: Sebastián Franco Gómez

Rol: ML Engineer en Expert Intelligence

Optimizando modelos de Deep Learning: Cuando la data no es tan abundante

Resumen: El Deep Learning ha supuesto una revolución en el campo del Machine Learning y la inteligencia artificial en la última década, parte de la razón de por qué ha sido tan exitoso es por la explosión de data disponible, entre más data podamos ingerir a un modelo mejor se comportará, sin embargo, en el mundo real nos enfrentaremos a problemas con data específica y escasa. ¿Cómo podemos usar los superpoderes del Deep Learning intentando burlar su necesidad de ingentes cantidades de datos?

Publicación original en Meetup.com

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Fuentes

• Página original del evento: Meetup.com
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