Recorrido completo de la optimización de hiperparámetros en PyTorch: métricas de evaluación y sus promedios, planificadores de tasa de aprendizaje, el catálogo de hiperparámetros ajustables, el diseño de una arquitectura parametrizada, las estrategias de búsqueda y su automatización con estimadores bayesianos, y la medida de eficiencia y selección de modelo bajo restricciones reales.",
Aprende a potenciar tu flujo de trabajo en PyTorch mediante las principales herramientas de su ecosistema. Descubre cómo integrar TorchVision, PyTorch Lightning y TensorBoard, optimizar el rendimiento de tus modelos y aplicar técnicas avanzadas de perfilado y depuración.
Recorrido práctico y profesional por TorchVision. Aprende a manejar el ciclo completo de la visión artificial: carga y guardado de imágenes, transformaciones y preprocesado, aumento de datos personalizado, conjuntos integrados y propios (por carpetas), inferencia con modelos preentrenados, transfer learning con ajuste fino (fine-tuning) y visualización avanzada con bounding boxes y máscaras de segmentación.