Registro personal sobre lo aprendido mientras estudio Machine Learning
Primero intenté correr Stable Diffusion localmente en con un Docker para CPU, pero no pude lograrlo.
Después encontré un tutorial de como correrlo localmente en el chip M1 de Mac. Lo seguí y por fin pude correr Stable Diffusion localmente. Leer más …
Hugging Face proporciona una librería llamada diffusers para facilitar el uso de estos modelos.
Ya jugué un poco con ese código en un notebook pudiendo generar imágenes proporcionando un prompt y otras más proporcionando una imagen como template. Leer más …
Continué con el siguiente video sobre Stable Diffusion, esta vez es sobre código, donde de nuevo hace un gran trabajo explicando como usar un modelo pre-entrenado, preparar y codificar el prompt y demás entradas, algunos trucos y como los hiperparámetros influyen en la salida final del sistema.
Aún me falta explorarlo más detenidamente, entender cada una de sus partes más a detalle, entender como encodear las entradas Leer más …
Empecé a adentrarme en el tema Stable Diffusion, el siguiente video lo explica muy bien de una forma general.
Pude aprender lo fundamental de la red sin entrar en detalles técnicos y matemáticos. Lo que más me impactó fue descubrir que no es una GAN (Generative Adversarial Networks) sino básicamente un Autoencoder. Leer más …
El fin de semana el Punksolid me alborotó mostrándome repositorios con modelos para mejorar la calidad y resolución de imágenes y videos. Eso me llevó a un agujero sin fondo y descubrí algunas cosas interesantes como que el problema es llamado Image/Video Super Resolution. Leer más …
Hace un par de semanas empecé a leer el libro Practical Natural Language Processing: A Comprehensive Guide to Building Real-World NLP Systems, escrito por Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majunder, Anuj Gupta y Harshit Surana.
Ya leí los primeros cuatro capítulos.
El primero es una introducción a NLP Leer más …
El mes pasado hice un clasificador de texto con un 90% de accuracy, mi primer pensamiento fue que algo estaba mal ya que era un accuracy muy alto para un modelo muy sencillo, solo un par de simples RNN Leer más …
Ya hace varias semanas un amigo me proporcionó un dataset donde una persona entra un texto y selecciona una categoría para clasificar ese texto. La idea es poder clasificar ese texto automáticamente.
Hice dos modelos: el primero un baseline con una capa de Embedding y una capa Fully-Connected, y otra con una capa de Embedding y una simple RNN Leer más …
Ayer me llegó el libro Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose and Play. Ya veremos qué podemos en el futuro con este conocimiento. Leer más …
La semana pasada trabajé en un proyecto personal como parte del proceso de Onboarding en mi nuevo trabajo en commit.dev.
Llamé al proyecto “Face-Tagging” es un app simple en react al cual subes imágenes y te detecta y agrupa las caras encontradas en las imágenes. Leer más …