Una introducción al meta aprendizaje con redes siamesas
¿Cómo podemos construir modelos de aprendizaje automático que sean capaces de aprender nuevos conceptos rápidamente usando pocos ejemplos de entrenamiento? Eso es lo que el meta aprendizaje pretende resolver a través de esquemas de aprendizaje que se adapten fácilmente a nuevas tareas con pocos ejemplos. Uno de los modelos de meta aprendizaje ampliamente usados en verificación de rostros son las redes siamesas que se enfocan en aprender un métrica de distancia para comparar ejemplos.
En este repositorio encontrarás los materiales de la plática en el Simposio Peruano de Deep Learning 2021.