15 行未満のコードによるマルチモーダル ディープ ラーニング

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マルチモーダル モデルをゼロから構築する際の課題

 
多くの機械学習のユースケースでは、組織は XGBoost や LightGBM などの表形式のデータとツリーベースのモデルのみに依存しています。 これは、ディープ ラーニングがほとんどの ML チームにとって難しすぎるためです。 一般的な課題は次のとおりです。

• 複雑な深層学習モデルの開発に必要な専門知識の欠如
• PyTorch や Tensorflow などのフレームワークでは、チームは人的エラーが発生しやすい数千行のコードを記述する必要があります。
• 分散型 DL パイプラインのトレーニングには、インフラストラクチャに関する深い知識が必要であり、モデルのトレーニングに数週間かかる場合があります

その結果、チームは、テキストや画像などの非構造化データに隠された貴重なシグナルを見逃すことになります。

宣言型システムによる迅速なモデル開発

 
Uber で開始されたオープンソースの Ludwig のような新しい宣言型機械学習システムは、ML を自動化するためのローコード アプローチを提供し、データ チームがシンプルな構成ファイルを使用して最先端のモデルをより迅速に構築および展開できるようにします。 具体的には、ローコード宣言型 ML プラットフォームのリーダーである Predibase と Ludwig を組み合わせることで、15 行未満のコードでマルチモーダル ディープ ラーニング モデルを簡単に構築できます。

宣言型 ML を使用してマルチモーダル モデルを構築する方法を学ぶ

 
今後のウェビナーに参加する Ludwig のような宣言型システムについて学習し、テキストと表形式のデータを活用してマルチモーダルなカスタマー レビュー予測モデルを構築するためのステップ バイ ステップの手順に従うライブ チュートリアル。 

このセッションでは、次の方法を学びます。

• カスタマー レビュー予測用のマルチモーダル モデルを迅速にトレーニング、反復、展開します。
• ローコードの宣言型 ML ツールを使用して、複数の ML モデルの構築にかかる時間を大幅に短縮します。
• オープンソースの Ludwig と Predibase を使用して、非構造化データを構造化データと同じくらい簡単に活用

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• 情報源： 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