Apprentissage profond multimodal en moins de 15 lignes de code

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Les défis de la construction de modèles multimodaux à partir de zéro

 
Pour de nombreux cas d’utilisation du machine learning, les organisations s’appuient uniquement sur des données tabulaires et des modèles arborescents comme XGBoost et LightGBM. En effet, l’apprentissage profond est tout simplement trop difficile pour la plupart des équipes ML. Les défis courants comprennent :

• Manque de connaissances spécialisées nécessaires pour développer des modèles complexes d’apprentissage profond
• Les frameworks comme PyTorch et Tensorflow obligent les équipes à écrire des milliers de lignes de code sujettes aux erreurs humaines.
• La formation des pipelines DL distribués nécessite une connaissance approfondie de l'infrastructure et peut prendre des semaines pour former des modèles.

En conséquence, les équipes passent à côté de signaux précieux cachés dans les données non structurées comme le texte et les images.

Développement rapide de modèles avec des systèmes déclaratifs

 
Les nouveaux systèmes d'apprentissage automatique déclaratif, comme l'open source que Ludwig a lancé chez Uber, offrent une approche low-code de l'automatisation du ML qui permet aux équipes de données de créer et de déployer plus rapidement des modèles de pointe avec un simple fichier de configuration. Plus précisément, Predibase, la principale plate-forme de ML déclarative low-code, aux côtés de Ludwig, facilite la création de modèles d'apprentissage profond multimodaux en <15 lignes de code.

Découvrez comment créer un modèle multimodal avec le ML déclaratif

 
Rejoignez notre prochain webinaire et un didacticiel en direct pour en savoir plus sur les systèmes déclaratifs comme Ludwig et suivre les instructions étape par étape pour créer un modèle de prédiction d'avis client multimodal tirant parti du texte et des données tabulaires. 

Dans cette séance, vous apprendrez à :

• Entraînez, itérez et déployez rapidement un modèle multimodal pour les prédictions des avis clients,
• Utilisez des outils de ML déclaratif low-code pour réduire considérablement le temps nécessaire à la création de plusieurs modèles de ML,
• Exploitez les données non structurées aussi facilement que les données structurées avec Ludwig et Predibase open source

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• La source: 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