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Meta aprendizaje: aprendiendo con pocos ejemplos

¿Cómo podemos construir modelos de aprendizaje automático que sean capaces de aprender nuevos conceptos rápidamente usando pocos ejemplos de entrenamiento? Eso es lo que el meta aprendizaje pretende resolver a través de esquemas de aprendizaje que se …

Meta aprendizaje: aprendiendo con pocos ejemplos (Workshop)

¿Cómo podemos construir modelos de aprendizaje automático que sean capaces de aprender nuevos conceptos rápidamente usando pocos ejemplos de entrenamiento? Eso es lo que el meta aprendizaje pretende resolver a través de esquemas de aprendizaje que se …

Una Introducción al Aprendizaje Autosupervisado

¿Cómo podemos aprender de conjuntos de datos no etiquetados? El Aprendizaje Autosupervisado busca responder a esta pregunta diseñando ingeniosas tareas pretexto que permitan aprender de conjuntos de datos no etiquetados pero de una forma supervisada. …

Una Introducción al Aprendizaje Autosupervisado (Workshop)

¿Cómo podemos aprender de conjuntos de datos no etiquetados? El Aprendizaje Autosupervisado busca responder a esta pregunta diseñando ingeniosas tareas pretexto que permitan aprender de conjuntos de datos no etiquetados pero de una forma supervisada. …

Una introducción al aprendizaje multitarea con redes neuronales

En busca de resolver problemas de mayor complejidad, el aprendizaje multitarea se presenta como un paradigma de creciente importancia que permite aprender de multiples tareas intentando explotar el conocimiento compartido de las mismas.

Una introducción al aprendizaje multitarea con redes neuronales (Workshop)

En busca de resolver problemas de mayor complejidad, el aprendizaje multitarea se presenta como un paradigma de creciente importancia que permite aprender de multiples tareas intentando explotar el conocimiento compartido de las mismas.

Una introducción al aprendizaje profundo

Una introducción al aprendizaje profundo (Workshop)

Lo verdaderamente divertido es hacer Ciencia (Talk)