Guía detallada sobre embeddings en el campo del machine learning

He traducido una guía sobre técnicas de embedding utilizadas en los campos de Machine Learning / Deep Learning.

⚠️ Es una traducción de una entrada del blog de ENCORD, una startup que desarrolla infraestructura/herramientas de IA, y en el texto hay ejemplos de visualización usando el servicio de ENCORD.

Los puntos principales son los siguientes:

• Importancia de los datos de entrenamiento de alta calidad
  • Tipos de embeddings: embeddings de imágenes, embeddings de palabras, embeddings de grafos
  • Áreas de uso de los embeddings: mejora de la calidad de los datos, reducción del etiquetado manual, reducción de la carga computacional, mejora del rendimiento
  • Beneficios de usar embeddings: creación de datasets más ricos, reducción de sesgos, mejora del rendimiento del modelo
• Creación de datos de entrenamiento de alta calidad usando embeddings de IA
  • Preparación de datos
  • Embeddings: PCA&SVD, autoencoders, Word2Vec, GloVe, BERT, t-SNE, UMAP
• Estudio de caso que muestra el uso de embeddings
• Mejores prácticas para aprovechar embeddings de IA

[luvdive]

Gracias.

[ninebow]

¡Gracias! Si mientras lees encuentras alguna parte que suene poco natural o que no se entienda bien, avísame para poder corregirla. ^^

[nicewook]

Lo guardé para verlo después, pero ahora no puedo entrar.

[ninebow]

¡Gracias por leer! (Hubo un pequeño problema en el servidor el sábado por la noche ^^;;;)
Si al leer encontraron alguna parte que sonó rara o que no se entendió bien, por favor háganmelo saber para reflejarlo la próxima vez. ¡Gracias!

[nicewook]

¡Ahora sí funciona!

[ninebow]

🙇‍♂️