Публикации по теме 'natural-language-processi'
Сравнение нескольких моделей классификации для проблемы НЛП
Имея так много доступных алгоритмов классификации, может быть трудно выбрать, какой из них использовать. Недавно я завершил проект классификации НЛП, в ходе которого протестировал несколько наиболее популярных алгоритмов классификации и сравнил их эффективность.
Весь пошаговый процесс доступен в прикрепленном репо . В этом посте я сосредоточусь на самих моделях и базовой механике каждой из них. Цель этого проекта состояла в том, чтобы взять посты из двух суб-реддитов и классифицировать..
Сокращение гигантов: как дистилляция знаний меняет ландшафт моделей глубокого обучения
Ишара Неранджана — младший инженер по машинному обучению
Модели глубокого обучения изменили наше представление об искусственном интеллекте , но по мере того, как они становятся все более обширными и сложными, их становится все труднее использовать в практических приложениях.
Одной из наиболее значимых предварительно обученных моделей является GPT-4 , которая содержит 100 триллионов параметров и обучается на обширных текстовых данных.
Но что, если бы мы могли объединить силу..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..