Aprendizaje automático integrado
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Este libro representa un primer paso hacia el aprendizaje automático integrado. Presenta técnicas para optimizar y comprimir modelos de aprendizaje profundo. Estas técnicas facilitan el despliegue de un modelo de aprendizaje profundo ligero y de alto rendimiento en dispositivos con recursos limitados, como smartphones y microcontroladores. Este artículo también explora una técnica de transferencia de conocimientos de actualidad, a saber, la destilación de conocimientos. Esta técnica permite mejorar el rendimiento de un modelo de aprendizaje profundo ligero, al tiempo que se le transfie...
Este libro representa un primer paso hacia el aprendizaje automático integrado. Presenta técnicas para optimizar y comprimir modelos de aprendizaje profundo. Estas técnicas facilitan el despliegue de un modelo de aprendizaje profundo ligero y de alto rendimiento en dispositivos con recursos limitados, como smartphones y microcontroladores. Este artículo también explora una técnica de transferencia de conocimientos de actualidad, a saber, la destilación de conocimientos. Esta técnica permite mejorar el rendimiento de un modelo de aprendizaje profundo ligero, al tiempo que se le transfieren los conocimientos de un modelo de aprendizaje profundo complejo y de alto rendimiento. Todas estas técnicas se detallan en este libro y se ilustran mediante implementaciones prácticas en Python, basadas generalmente en el uso de las bibliotecas pytorch y tensorflow.
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