Optimización bayesiana con PyTorch y Ax

En un post pasado presentamos la optimización Bayesiana y las dos nuevas herramientas abiertas de Facebook, Ax y BoTorch. Ax es una herramienta de alto nivel para gestionar experimentos adaptativos y BoTorch una librería de optimización bayesiana. En este post vamos a ver un ejemplo de uso de Ax para gestionar un problema básico de... Leer más →

Nuevas herramientas de optimización bayesiana en PyTorch

Con frecuencia en machine learning queremos optimizar los hiperparámetros de un modelo. Por ejemplo, en una red neuronal queremos saber el número de capas, el número de unidades por capa o la tasa de aprendizaje (learning rate) que logran un mejor comportamiento. Este problema lo podemos representar como: $latex x_{m}=argmin_{x \in \mathcal{X}} f(x) &s=2 &bg=ffffff$... Leer más →

Teorema NFL y meta-learning

El teorema No-Free-Lunch (NFL) de optimización nos dice que no existe un algoritmo de aprendizaje universal. En tareas de clasificación, para cada algoritmo de aprendizaje, siempre existirá una distribución de probabilidad (que genera los datos entrada-salida) en la que falle. Una definición intuitiva, como la aportada en el libro de Shalev-Shwartz y Ben-David, establece que... Leer más →

Autograd, clave de la flexibilidad de PyTorch

En los últimos dos años hemos visto como PyTorch, el framework basado en Torch para Deep Learning creado por Facebook, está siendo una alternativa potente a Tensorflow. Una de las principales ventajas de PyTorch es que es un framework imperativo, en el que las operaciones/computaciones se van realizando conforme se ejecuta el programa. Tensorflow es... Leer más →

PyTorch con CUDA en Colab

En un post pasado vimos como las GPUs (graphics processing units) han impulsado el desarrollo del Deep Learning en los últimos años. Las GPUs, gracias a su estructura en paralelo, son muy eficientes para algoritmos con procesamiento de datos en paralelo como los usados en deep learning. Para impulsar este nuevo paradigma, NVIDIA desarrolló la... Leer más →

Perspectivas del deep symbolic learning

La historia de la inteligencia artificial siempre ha estado marcada por el debate entre el enfoque simbólico y el enfoque conexionista. Este debate ha marcado las distintas etapas del machine learning y del procesamiento del lenguaje natural: Un primer período a partir de los años 50 marcado por el Test de Turing, el racionalismo y... Leer más →

Nueva sección de Machine learning & Business

El machine learning está posibilitando y va a posibilitar grandes oportunidades tanto para el sector público como privado. La transición de la investigación y desarrollo en machine learning a casos de negocio concretos es un proceso delicado que va más allá de lo puramente técnico. Hemos creado una nueva sección dedicada a todos los aspectos... Leer más →

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