ML Demo Challenge 🎨+🤖 (HuggingFace + Universidad de Chile)

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AI & ML interests

Comunicación y difusión con el uso de demos, prototipo y pruebas de concepto de ML utilizando demos, competencias de demos de Machine Learning.

Competencia de demos ML con Gradio/Streamlit + HuggingFace 🤗

Esta organización es para hospedar el ML Demo Challenge 2022 realizado en la FCFM, Universidad de Chile


🚀 Unete a este espación para participar y compartir con tu demo completando el formulario de inscripcción.


¿De qué se trata esto?


El construir aplicaciones web como demos de machine learning, no solo requiere saber utilizar las tecnologías web (i.e., Javascript, CSS), sino que también implica el gran desafío de hospedarlas y además compartirlas con una audiencia objetivo. En la actualidad han surgido nuevas herramientas como Gradio o Streamlit, que buscan facilitar el desarrollo de aplicaciones web. Esto permite que practicantes e investigadores puedan desarrollar aplicaciones para sus proyectos de machine learning o ciencia de datos, asignando parte importante del tiempo de trabajo a la difusión de la demo, y no sólo a la programación de la aplicación en sí. Esta democratización en la creación de apps constituye una oportunidad para que las personas que no cuentan con un background relacionado a estas tecnologías puedan disfrutar de sus ventajas. En esa misma línea, servicios ofrecidos como HuggingFace Space permiten hospedar y compartir de manera gratuita demos de aplicaciones basadas en machine learning, creando así un portafolio de recursos que permite avanzar en la difusión de esta área. Bajo este escenario, ya no existen excusas para desaprovechar este tipo de herramientas. Esta competencia de demos de machine learning tiene la misión de acercar el uso de estas tecnologías a quienes no las conocen, motivar su uso en proyectos dentro del aula, e invitar a expertos en el área de datos que expongan sobre el aporte de las demos para comunicar de manera más interactiva los resultados de una implementación.



(❓) Si tienes alguna pregunta o comentario 💭, no dudes en escribirnos a: [email protected]!

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datasets

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