कोड की 15 से कम लाइनों में मल्टी-मोडल डीप लर्निंग

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शुरुआत से मल्टी-मॉडल मॉडल बनाने की चुनौतियाँ

 
कई मशीन लर्निंग उपयोग-मामलों के लिए, संगठन पूरी तरह से सारणीबद्ध डेटा और XGBoost और LightGBM जैसे ट्री-आधारित मॉडल पर निर्भर करते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि अधिकांश एमएल टीमों के लिए गहन शिक्षा बहुत कठिन है। सामान्य चुनौतियों में शामिल हैं:

• जटिल गहन शिक्षण मॉडल विकसित करने के लिए आवश्यक विशेषज्ञ ज्ञान का अभाव
• PyTorch और Tensorflow जैसे फ़्रेमवर्क के लिए टीमों को कोड की हज़ारों पंक्तियाँ लिखने की आवश्यकता होती है जिनमें मानवीय त्रुटि की संभावना होती है
• वितरित डीएल पाइपलाइनों के प्रशिक्षण के लिए बुनियादी ढांचे के गहन ज्ञान की आवश्यकता होती है और मॉडलों को प्रशिक्षित करने में कई सप्ताह लग सकते हैं

परिणामस्वरूप, टीमें पाठ और छवियों जैसे असंरचित डेटा के भीतर छिपे मूल्यवान संकेतों से चूक जाती हैं।

घोषणात्मक प्रणालियों के साथ तीव्र मॉडल विकास

 
नई घोषणात्मक मशीन लर्निंग प्रणालियाँ - जैसे कि उबर में शुरू किया गया ओपन-सोर्स लुडविग - एमएल को स्वचालित करने के लिए एक कम-कोड दृष्टिकोण प्रदान करता है जो डेटा टीमों को एक साधारण कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल के साथ तेजी से अत्याधुनिक मॉडल बनाने और तैनात करने में सक्षम बनाता है। विशेष रूप से, लुडविग के साथ प्रीडिबेस-प्रमुख कम-कोड घोषणात्मक एमएल प्लेटफॉर्म-कोड की <15 लाइनों में मल्टी-मोडल डीप लर्निंग मॉडल बनाना आसान बनाता है।

जानें कि घोषणात्मक एमएल के साथ मल्टी-मोडल मॉडल कैसे बनाएं

 
हमारे आगामी वेबिनार में शामिल हों और लुडविग जैसी घोषणात्मक प्रणालियों के बारे में जानने के लिए लाइव ट्यूटोरियल और पाठ और सारणीबद्ध डेटा का लाभ उठाते हुए मल्टी-मोडल ग्राहक समीक्षा भविष्यवाणी मॉडल के निर्माण के लिए चरण-दर-चरण निर्देशों का पालन करें। 

इस सत्र में आप सीखेंगे कि कैसे:

• ग्राहक समीक्षा पूर्वानुमानों के लिए मल्टी-मॉडल मॉडल को तेजी से प्रशिक्षित करें, पुनरावृत्त करें और तैनात करें,
• एकाधिक एमएल मॉडल बनाने में लगने वाले समय को नाटकीय रूप से कम करने के लिए कम-कोड घोषणात्मक एमएल टूल का उपयोग करें,
• ओपन-सोर्स लुडविग और प्रीडिबेस के साथ संरचित डेटा की तरह ही आसानी से असंरचित डेटा का लाभ उठाएं

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• स्रोत: 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