Pembelajaran mendalam multi-modal dalam waktu kurang dari 15 baris kode

Posting Sponsor

Tantangan membangun model multi-modal dari awal

 
Untuk banyak kasus penggunaan pembelajaran mesin, organisasi hanya mengandalkan data tabular dan model berbasis pohon seperti XGBoost dan LightGBM. Ini karena pembelajaran mendalam terlalu sulit bagi sebagian besar tim ML. Tantangan umum meliputi:

• Kurangnya pengetahuan ahli yang dibutuhkan untuk mengembangkan model deep learning yang kompleks
• Kerangka kerja seperti PyTorch dan Tensorflow mengharuskan tim untuk menulis ribuan baris kode yang rentan terhadap kesalahan manusia
• Pelatihan pipeline DL terdistribusi membutuhkan pengetahuan infrastruktur yang mendalam dan dapat memakan waktu berminggu-minggu untuk melatih model

Akibatnya, tim kehilangan sinyal berharga yang tersembunyi di dalam data tidak terstruktur seperti teks dan gambar.

Pengembangan model yang cepat dengan sistem deklaratif

 
Sistem pembelajaran mesin deklaratif baru—seperti Ludwig sumber terbuka yang dimulai di Uber—menyediakan pendekatan kode rendah untuk mengotomatiskan ML yang memungkinkan tim data membangun dan menerapkan model canggih lebih cepat dengan file konfigurasi sederhana. Secara khusus, Predibase—platform ML deklaratif low-code terkemuka—bersama Ludwig mempermudah pembuatan model deep learning multi-modal dalam <15 baris kode.

Pelajari cara membuat model multimodal dengan ML deklaratif

 
Bergabunglah dengan webinar kami yang akan datang dan tutorial langsung untuk mempelajari tentang sistem deklaratif seperti Ludwig dan ikuti petunjuk langkah demi langkah untuk membangun model prediksi ulasan pelanggan multi-modal yang memanfaatkan data teks dan tabular. 

Dalam sesi ini Anda akan belajar bagaimana:

• Latih, ulangi, dan terapkan model multimodal dengan cepat untuk prediksi ulasan pelanggan,
• Gunakan alat ML deklaratif kode rendah untuk secara dramatis mengurangi waktu yang diperlukan untuk membuat beberapa model ML,
• Manfaatkan data tidak terstruktur semudah data terstruktur dengan Ludwig dan Predibase sumber terbuka

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: 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