Retos en Transfer Learning en NLP

En los últimos años el lenguaje natural está siendo muy relevante en el panorama de la IA. Las razónes principales son dos. Por una parte el usuario empieza a valorar la interacción natural con sus aplicaciones y dispositivos. Por otro lado, las empresas encuentran en el NLP un aliado para eficientar sus procesos y operaciones.

Sin embargo, el NLP implica un gran esfuerzo en entrenamiento. Además, requiere una gran cantidad de datos para proporcionar la precisión que las empresas exigen para justificar la inversión en implantaciones de IA.

Una manera de disminuir el esfuerzo de entrenamiento y aumentar la viabilidad de la implantación es utilizar técnicas de Transfer Learning. Estas técnicas permiten emplear recursos ya entrenados por la comunidad y adaptarlos un caso concreto.

En este evento pretendemos introducir los conceptos de Transfer Learning y realizar con vosotros un caso práctico. Nuestro objetivo es que os vayáis a casa con la cabeza amueblada y con ganas de seguir profundizando

Agenda

5’ Presentación
40’ Introducción Transfer Learning en NLP
30’ Taller práctico
45’ networking & picoteo

¿Que tenéis que traer?

Se ha realizado para poderse seguir con Windows, Python 3 y Jupyter Notebook. Es necesario tener instalados (con gestor de pip) los paquetes siguientes: nltk, codecs, numpy, matplotlib, seaborn, scipy, tensorflow, tensorflow_hub

El enlace donde se sube el material del evento es: https://github.com/laraolmos/madrid-nlp-meetup

Si tenéis algún problema enviad un mensaje al foro o uno privado a los organizadores