Construye un clasificador de reseñas con transformers para una marketplace LATAM
Visión general
De qué trata este proyecto.
Fine-tunea un transformer en español con reseñas LATAM, aplica class balancing y despliega un endpoint. Obtén un certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Entrena un clasificador multi-task de reseñas en español con F1 macro mayor a 0,75 en temas y endpoint productivo.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar fine-tuning de transformers en español sobre tarea multi-task
- Diseñar arquitecturas con cabezas múltiples sobre encoder compartido
- Empaquetar modelos como endpoints batch eficientes
- Analizar errores cualitativamente para guiar siguientes iteraciones
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Deep Learning
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero NLP
Fine-tuning de transformers para clasificación multi-task en español es trabajo cotidiano del NLP engineer en empresas LATAM.
Este proyecto afina
- transformers
- fine-tuning
- spanish-nlp
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Empaquetar modelos como endpoints batch es habilidad central del MLE.
Este proyecto afina
- pytorch
- fastapi
- fine-tuning
Científico de Datos
Combinar análisis cuantitativo de métricas con análisis cualitativo de errores es la marca del DS senior.
Este proyecto afina
- multi-task-learning
- spanish-nlp
- transformers