למידה עמוקה רב-מודאלית בפחות מ-15 שורות קוד

הודעה בחסות

האתגרים של בניית מודלים רב-מודאליים מאפס

 
עבור מקרי שימוש רבים של למידת מכונה, ארגונים מסתמכים אך ורק על נתונים טבלאיים ומודלים מבוססי עצים כמו XGBoost ו-LightGBM. הסיבה לכך היא שלמידה עמוקה היא פשוט קשה מדי עבור רוב צוותי ה-ML. אתגרים נפוצים כוללים:

• חוסר בידע מומחה הדרוש לפיתוח מודלים מורכבים של למידה עמוקה
• מסגרות כמו PyTorch ו-Tensorflow דורשות מהצוותים לכתוב אלפי שורות קוד שנוטה לטעויות אנוש
• אימון צינורות DL מבוזרים דורש ידע מעמיק בתשתיות ויכול לקחת שבועות כדי להכשיר דגמים

כתוצאה מכך, צוותים מפספסים אותות יקרי ערך החבויים בתוך נתונים לא מובנים כמו טקסט ותמונות.

פיתוח מודלים מהיר עם מערכות הצהרתיות

 
מערכות למידת מכונה הצהרתית חדשה - כמו קוד פתוח לודוויג שהחלה ב-Uber - מספקות גישה דלת קוד לאוטומציה של ML המאפשרת לצוותי נתונים לבנות ולפרוס מודלים חדישים יותר מהר יותר עם קובץ תצורה פשוט. באופן ספציפי, Predibase - פלטפורמת ה-ML הצהרתית בעלת קוד נמוך מובילה - לצד לודוויג מקלה על בניית מודלים של למידה עמוקה רב-מודאלית בפחות מ-15 שורות קוד.

למד כיצד לבנות מודל רב-מודאלי עם ML הצהרתי

 
הצטרפו לסמינר המקוון הקרוב שלנו ומדריך חי כדי ללמוד על מערכות הצהרתיות כמו לודוויג ולעקוב אחר הוראות צעד אחר צעד לבניית מודל חיזוי רב-מודאלי של סקירת לקוחות הממנף טקסט ונתונים טבלאיים. 

במפגש זה תלמדו כיצד:

• אימון, חזרה ופריסה מהירה של מודל רב-מודאלי עבור תחזיות סקירת לקוחות,
• השתמש בכלי ML הצהרתיים בעלי קוד נמוך כדי להפחית באופן דרמטי את הזמן שלוקח לבניית דגמי ML מרובים,
• נצל נתונים לא מובנים באותה קלות כמו נתונים מובנים עם Ludwig ו-Predibase בקוד פתוח

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: 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