Multimodaalne süvaõpe vähem kui 15 koodireal

Sponsorite Post

Multimodaalsete mudelite nullist ülesehitamise väljakutsed

 
Paljudel masinõppe kasutusjuhtudel toetuvad organisatsioonid ainult tabeliandmetele ja puupõhistele mudelitele, nagu XGBoost ja LightGBM. Seda seetõttu, et süvaõpe on enamiku ML-meeskondade jaoks lihtsalt liiga raske. Levinud väljakutsed hõlmavad järgmist:

• Komplekssete süvaõppemudelite väljatöötamiseks vajalike ekspertteadmiste puudumine
• Sellised raamistikud nagu PyTorch ja Tensorflow nõuavad, et meeskonnad kirjutaksid tuhandeid koodiridu, mis on altid inimlikele vigadele
• Hajutatud DL-torujuhtmete koolitamine nõuab sügavaid teadmisi infrastruktuurist ja mudelite koolitamiseks võib kuluda nädalaid

Selle tulemusena jäävad meeskonnad ilma väärtuslikest signaalidest, mis on peidetud struktureerimata andmetesse, nagu tekst ja pildid.

Kiire mudeliarendus deklaratiivsete süsteemidega

 
Uued deklaratiivsed masinõppesüsteemid – nagu Uberis alustatud avatud lähtekoodiga Ludwig – pakuvad madala koodiga lähenemist ML-i automatiseerimiseks, mis võimaldab andmemeeskondadel lihtsa konfiguratsioonifaili abil kiiremini tipptasemel mudeleid luua ja juurutada. Täpsemalt muudab Predibase – juhtiv madala koodiga deklaratiivne ML-platvorm – koos Ludwigiga lihtsaks multimodaalsete süvaõppemudelite loomise < 15 koodireal.

Siit saate teada, kuidas koostada deklaratiivse ML-ga multimodaalne mudel

 
Liituge meie tulevase veebiseminariga ja reaalajas õpetus, et õppida tundma deklaratiivseid süsteeme, nagu Ludwig, ja järgida samm-sammult juhiseid mitmeliigilise kliendiülevaate ennustusmudeli koostamiseks, mis kasutab teksti ja tabeliandmeid. 

Sellel sessioonil saate teada, kuidas:

• Kiiresti koolitage, korrake ja juurutage multimodaalset mudelit klientide arvustuste prognoosimiseks,
• Kasutage madala koodiga deklaratiivseid ML-tööriistu, et vähendada oluliselt mitme ML-mudeli koostamiseks kuluvat aega,
• Kasutage avatud lähtekoodiga Ludwigi ja Predibase'i abil struktureerimata andmeid sama lihtsalt kui struktureeritud andmeid

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Allikas: 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