WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'nlp'


SSL может избежать контролируемого обучения
Для выбора контролируемых задач с моделями самоконтролируемого обучения (SSL), удовлетворяющими определенным свойствам TL;DR Обучение с самоконтролем (SSL) можно использовать, чтобы избежать обучения с учителем для некоторых задач, использующих модели с самоконтролем, такие как BERT, как есть, без тонкой настройки (контроля). Например, в этом посте описывается подход к распознаванию именованных объектов без тонкой настройки модели на предложениях. Вместо этого небольшое..

Дорожная карта НЛП для машинного обучения
Обработка естественного языка (NLP) — это решение на основе искусственного интеллекта, которое помогает компьютерам понимать, интерпретировать и манипулировать человеческим языком. НЛП имеет несколько практических вариантов использования, таких как машинный перевод, диалоговые боты ИИ, оценка резюме, обнаружение мошенничества и т. д. НЛП использует концепции токенизации, распознавания сущностей, встраивания слов, тематического моделирования, трансферного обучения для создания систем на..

Анализ настроений с использованием сетей LSTM: глубокое погружение в текстовые данные
В этой статье мы всесторонне рассмотрим, как применять анализ тональности с помощью определенного типа рекуррентной нейронной сети (RNN), известной как долговременная кратковременная память (LSTM). Анализ настроений является критическим аспектом обработки естественного языка (NLP), позволяя нам извлекать и количественно оценивать субъективную информацию, такую ​​как эмоции и отношения, из письменного языка. Давайте погрузимся в эту захватывающую область, подробно обсудив каждый шаг, от..

Описание работы в LinkedIn Извлечение навыков
Прия Рамакришнан | Грант Лоури | Неха Агравал | Фан Чжан | Снеха Банерджи Описание и цели проекта На нынешнем рынке труда соискатели постоянно стремятся приобрести соответствующие навыки, чтобы быть конкурентоспособными с другими соискателями. Образовательные учреждения, онлайн-академии и корпорации наводняют социальные сети рекламой курсов, которые предлагают вам самые лучшие навыки. Навыки, которые якобы приведут вас к «работе мечты» после завершения программы. Но с..

Создание микросервиса предварительной обработки текста с помощью FastAPI
Создайте и распространите простое приложение НЛП с помощью Python Введение Предварительная обработка — один из самых важных шагов в приложениях машинного обучения/науки о данных. В реальном мире большинство наборов данных грязные, содержат пропущенные значения и полны неправильных столбцов, таких как строки, даты и другие типы нечисловых признаков. В обычных приложениях, где необработанные данные в основном находятся в таблицах, такие подходы, как стандартизация, масштабирование и..

Обработка патентного языка
Применение обработки естественного языка в патентных пространствах Вы прогнозируете цены на акции, запуск новых продуктов или ниши на рынке труда? Патенты содержат текст, который может помочь понять, что, как и куда новые идеи будут двигать рынки в будущем. В этом посте рассматриваются прикладные исследования приложений обработки естественного языка (NLP) в патентной области. Чтобы получить более подробную информацию о патентах как данных, Всемирная организация интеллектуальной..

Как разблокировать мощные приложения компьютерного зрения, добавив аромат НЛП
Модель глубокого обучения, сочетающая NLP с Computer Vision. Что такое КЛИП? Самоконтролируемое обучение компьютерному зрению показало большой потенциал в изучении различных представлений об изображениях. Это один из подходов, при котором нейронная сеть может изучать представления, которые впоследствии можно использовать для различных задач, таких как классификация изображений и обнаружение объектов. Другой подход к изучению представлений из набора данных называется CLIP ,..

Новые материалы

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..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]