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Introducción

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¡Te damos la bienvenida al curso de 🤗!

Este curso te enseñará sobre procesamiento de lenguaje natural (PLN) usando librerías del ecosistema Hugging Face - 🤗 Transformers, 🤗 Datasets, 🤗 Tokenizers y 🤗 Accelerate — así como el Hub de Hugging Face. El curso es completamente gratuito y sin anuncios.

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¿Qué esperar?

Esta es una pequeña descripción del curso:

- Los capítulos 1 a 4 ofrecen una introducción a los conceptos principales de la librería 🤗 Transformers. Al final de esta sección del curso, estarás familiarizado con la manera en que trabajan los Transformadores y sabrás cómo usar un modelo del Hub de Hugging Face, ajustarlo a tu conjunto de datos y compartir tus resultados en el Hub.
- Los capítulos 5 a 8 enseñan lo básico de 🤗 Datasets y 🤗 Tokenizers antes de entrar en tareas clásicas de PLN. Al final de esta sección, podrás abordar por ti mismo los problemas más comunes de PLN.
- Los capítulos 9 al 12 van más allá del PLN y exploran cómo los Transformadores pueden abordar tareas de procesamiento del habla y visión por computador. A lo largo del camino, aprenderás a construir y compartir demos de tus modelos, así como optimizarlos para entornos de producción. Al final de esta sección, estarás listo para aplicar 🤗 Transformers a (casi) cualquier problema de Machine Learning.

Este curso:

- Requiere amplio conocimiento de Python
- Debería ser tomado después de un curso de introducción a deep learning, como Practical Deep Learning for Coders de fast.ai’s o alguno de los programas desarrollados por DeepLearning.AI
- No necesita conocimiento previo de PyTorch o TensorFlow, aunque un nivel de familiaridad con alguno de los dos podría ser útil

Después de que hayas completado este curso, te recomendamos revisar la Especialización en Procesamiento de Lenguaje Natural de DeepLearning.AI, que cubre un gran número de modelos tradicionales de PLN como Naive Bayes y LSTMs.

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¿Quiénes somos?

Acerca de los autores:

Matthew Carrigan es Ingeniero de Machine Learning en Hugging Face. Vive en Dublin, Irlanda y anteriormente trabajó como Ingeniero ML en Parse.ly y como investigador post-doctoral en Trinity College Dublin. No cree que vamos a alcanzar una Inteligencia Artificial General escalando arquitecturas existentes, pero en todo caso tiene grandes expectativas sobre la inmortalidad robótica.

Lysandre Debut es Ingeniero de Machine Learning en Hugging Face y ha trabajado en la librería 🤗 Transformers desde sus etapas de desarrollo más tempranas. Su objetivo es hacer que el PLN sea accesible para todos a través del desarrollo de herramientas con una API muy simple.

Sylvain Gugger es Ingeniero de Investigación en Hugging Face y uno de los principales mantenedores de la librería 🤗 Transformers. Anteriormente fue Científico de Investigación en fast.ai y escribió Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch junto con Jeremy Howard. El foco principal de su investigación es hacer el deep learning más accesible, al diseñar y mejorar técnicas que permiten un entrenamiento rápido de modelos con recursos limitados.

Merve Noyan es Promotora de Desarrolladores en Hugging Face, trabaja en el desarrollo de herramientas y construcción de contenido relacionado, con el fín de democratizar el machine learning para todos.

Lucile Saulnier es Ingeniera de Machine Learning en Hugging Face, donde desarrolla y apoya el uso de herramientas de código abierto. Ella está activamente involucrada en varios proyectos de investigación en el campo del Procesamiento de Lenguaje Natural como entrenamiento colaborativo y BigScience.

Lewis Tunstall es Ingeniero de Machine Learning en Hugging Face, enfocado en desarrollar herramientas de código abierto y hacerlas accesibles a la comunidad en general. También es coautor de un próximo libro de O’Reilly sobre Transformadores.

Leandro von Werra es Ingeniero de Machine Learning en el equipo de código abierto en Hugging Face y coautor de un próximo libro de O’Reilly sobre Transformadores. Tiene varios años de experiencia en la industria llevando modelos de PLN a producción, trabajando a lo largo de todo el entorno de Machine Learning.

¿Estás listo para comenzar? En este capítulo vas a aprender:

- Cómo usar la función `pipeline()` para resolver tareas de PLN como la generación y clasificación de texto
- Sobre la arquitectura de los Transformadores
- Cómo distinguir entre las arquitecturas de codificador, decodificador y codificador-decofidicador, además de sus casos de uso

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