15 লাইনের কম কোডে মাল্টি-মডেল গভীর শিক্ষা

স্পনসর পোস্ট

স্ক্র্যাচ থেকে মাল্টি-মডেল মডেল তৈরির চ্যালেঞ্জ

 
অনেক মেশিন লার্নিং ব্যবহারের ক্ষেত্রে, সংস্থাগুলি শুধুমাত্র টেবুলার ডেটা এবং XGBoost এবং LightGBM-এর মতো ট্রি-ভিত্তিক মডেলগুলির উপর নির্ভর করে। এর কারণ হল ডিপ লার্নিং বেশিরভাগ এমএল দলের জন্য খুব কঠিন। সাধারণ চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে রয়েছে:

• জটিল ডিপ লার্নিং মডেল তৈরির জন্য প্রয়োজনীয় বিশেষজ্ঞ জ্ঞানের অভাব
• PyTorch এবং Tensorflow এর মত ফ্রেমওয়ার্কের জন্য দলগুলিকে হাজার হাজার লাইন কোড লিখতে হয় যা মানবিক ত্রুটির প্রবণ।
• প্রশিক্ষণ বিতরণ করা ডিএল পাইপলাইনগুলির জন্য অবকাঠামো সম্পর্কে গভীর জ্ঞানের প্রয়োজন এবং মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে কয়েক সপ্তাহ সময় লাগতে পারে

ফলস্বরূপ, দলগুলি পাঠ্য এবং চিত্রের মতো অসংগঠিত ডেটার মধ্যে লুকানো মূল্যবান সংকেতগুলি মিস করে।

ঘোষণামূলক সিস্টেমের সাথে দ্রুত মডেল উন্নয়ন

 
নতুন ঘোষণামূলক মেশিন লার্নিং সিস্টেম - যেমন ওপেন-সোর্স লুডউইগ Uber-এ শুরু হয়েছে - ML স্বয়ংক্রিয় করার জন্য একটি কম-কোড পদ্ধতি প্রদান করে যা ডেটা টিমগুলিকে একটি সাধারণ কনফিগারেশন ফাইলের সাথে অত্যাধুনিক মডেলগুলি দ্রুত তৈরি এবং স্থাপন করতে সক্ষম করে৷ বিশেষ করে, প্রিডিবেস-প্রধান কম-কোড ঘোষণামূলক ML প্ল্যাটফর্ম-লুডউইগ-এর সাথে <15 লাইন কোডে মাল্টি-মডেল গভীর শিক্ষার মডেল তৈরি করা সহজ করে তোলে।

ঘোষণামূলক ML সহ একটি মাল্টি-মোডাল মডেল কীভাবে তৈরি করবেন তা শিখুন

 
আমাদের আসন্ন ওয়েবিনারে যোগ দিন এবং লাইভ টিউটোরিয়াল লুডউইগের মতো ঘোষণামূলক সিস্টেম সম্পর্কে জানতে এবং পাঠ্য এবং টেবুলার ডেটা ব্যবহার করে একটি মাল্টি-মডেল গ্রাহক পর্যালোচনা ভবিষ্যদ্বাণী মডেল তৈরির জন্য ধাপে ধাপে নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন। 

এই সেশনে আপনি শিখবেন কিভাবে:

• গ্রাহক পর্যালোচনা ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য দ্রুত প্রশিক্ষণ দিন, পুনরাবৃত্তি করুন এবং একটি মাল্টি-মডেল মডেল স্থাপন করুন,
• একাধিক ML মডেল তৈরি করতে যে সময় লাগে তা নাটকীয়ভাবে কমাতে লো-কোড ঘোষণামূলক ML টুল ব্যবহার করুন,
• ওপেন-সোর্স লুডউইগ এবং প্রিডিবেসের সাথে স্ট্রাকচার্ড ডেটার মতোই সহজে অসংগঠিত ডেটা ব্যবহার করুন

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.kdnuggets.com/2023/01/predibase-multi-modal-deep-learning-less-15-lines-code.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=multi-modal-deep-learning-in-less-than-15-lines-of-code