En aquest article de Q2BSTUDIO, empresa de desenvolupament de programari a mida i aplicacions a mida especialitzada en intel·ligència artificial i ciberseguretat, descrivim com implementar bucles d'entrenament personalitzats en Keras usant GradientTape i tf.function
La potència dels bucles d'entrenament personalitzats radica en el control detallat de les fases de forward i backward permetent optimitzacions avançades i suport per a arquitectures complexes com xarxes generatives antagòniques o GAN
Per començar importem TensorFlow amb un mòdul tf i configurem l'optimitzador que pot ser Adam o qualsevol altre adequat per a la nostra tasca
Definim la nostra funció d'entrenament on dins de tffunction envoltem el càlcul del gradient amb GradientTape i actualitzem els pesos manualment garantint eficiència i traçabilitat del graf de còmput
El següent pas consisteix a iterar sobre les dades d'entrenament en lots aplicant la funció definida obtenint mètriques de pèrdua i precisió que adaptem a casos d'ús reals
En el cas d'entrenament de GAN es defineixen funcions d'entrenament separades per a generador i discriminador i s'alternen actualitzacions per aconseguir un equilibri estable garantint resultats de qualitat
Q2BSTUDIO ofereix solucions de programari a mida i aplicacions a mida juntament amb serveis cloud aws i azure per escalar els teus projectes d'intel·ligència artificial i ciberseguretat integrant serveis intel·ligència de negoci i power bi
Si requereixes ia per a empreses o desitges implementar agents IA personalitzats pots comptar amb la nostra experiència en desenvolupament d'aplicacions a mida i intel·ligència artificial aplicada a indústries diverses
