Multimodális mély tanulás kevesebb mint 15 kódsorban

Szponzorált Hozzászólás

A multimodális modellek elölről történő felépítésének kihívásai

 
Számos gépi tanulási felhasználási esetben a szervezetek kizárólag táblázatos adatokra és faalapú modellekre hagyatkoznak, mint például az XGBoost és a LightGBM. Ennek az az oka, hogy a mély tanulás egyszerűen túl nehéz a legtöbb ML-csapat számára. A gyakori kihívások a következők:

• A komplex mély tanulási modellek kidolgozásához szükséges szakértői ismeretek hiánya
• Az olyan keretrendszerek, mint a PyTorch és a Tensorflow, megkövetelik a csapatoktól, hogy több ezer sornyi kódot írjanak, amelyek hajlamosak emberi hibákra
• Az elosztott DL-folyamatok betanítása mély infrastruktúra-ismeretet igényel, és hetekig is eltarthat a modellek betanítása

Ennek eredményeként a csapatok lemaradnak a strukturálatlan adatokban, például szövegekben és képekben rejtett értékes jelekről.

Gyors modellfejlesztés deklaratív rendszerekkel

 
Az új deklaratív gépi tanulási rendszerek – mint például a nyílt forráskódú Ludwig az Ubernél – alacsony kódú megközelítést kínálnak az ML automatizálására, amely lehetővé teszi az adatcsapatok számára, hogy egy egyszerű konfigurációs fájl segítségével gyorsabban építsék fel és telepítsék a legkorszerűbb modelleket. Pontosabban, a Predibase – a vezető alacsony kódú deklaratív ML platform – a Ludwig mellett megkönnyíti a multimodális mély tanulási modellek felépítését 15 kódsor alatt.

Ismerje meg, hogyan építhet fel egy multimodális modellt deklaratív ML segítségével

 
Csatlakozzon közelgő webináriumunkhoz és élő oktatóanyag, amellyel megismerheti a deklaratív rendszereket, például a Ludwig-ot, és kövesse a lépésről lépésre szóló utasításokat a szöveges és táblázatos adatok felhasználásával készült multimodális vásárlói vélemény előrejelzési modell felépítéséhez. 

Ezen a foglalkozáson megtanulod, hogyan:

• Gyorsan betaníthat, iterálhat és telepíthet egy multimodális modellt az ügyfelek véleményének előrejelzéséhez,
• Használjon alacsony kódú deklaratív ML-eszközöket, hogy drámai módon csökkentse a több ML-modell elkészítéséhez szükséges időt,
• Használja ki a strukturálatlan adatokat ugyanolyan egyszerűen, mint a strukturált adatokat a nyílt forráskódú Ludwig és Predibase segítségével

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• Forrás: 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