Implantar MLOps en la empresa

Capítulo 8. Construcción deproyectos escalablesde aprendizaje profundo ygrandes modelos lingüísticos

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El aprendizaje profundo (AD) es un subdominio del aprendizaje automático inspirado en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. En el aprendizaje profundo, las redes neuronales formadas por capas interconectadas de neuronas artificiales procesan los datos jerárquicamente y pueden captar patrones complejos en los datos. Cada capa aprende y transforma los datos de entrada, captando gradualmente características y abstracciones de nivel superior.

El proceso de entrenamiento DL consiste en alimentar la red neuronal con datos etiquetados y ajustar los pesos y sesgos de las neuronas de forma iterativa. Puede reducir la dependencia de la ingeniería manual de rasgos y lograr resultados impresionantes en diversos dominios, como la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento del habla y el aprendizaje por refuerzo.

Las tecnologías DL están transformando el mundo con innovaciones como los transformadores, la IA generativa, ChatGPT y mucho más. Además, los modelos de base más grandes e inteligentes pueden realizar tareas similares a las humanas, generar y comprender contenidos, y mucho más.

Trabajar y desarrollar modelos de aprendizaje profundo introduce complejidades operativas adicionales y retos de escalado. Aquí es donde entra ...