Multimodalne głębokie uczenie w mniej niż 15 liniach kodu

Sponsorowane post

Wyzwania związane z budowaniem modeli multimodalnych od podstaw

 
W przypadku wielu przypadków użycia uczenia maszynowego organizacje polegają wyłącznie na danych tabelarycznych i modelach opartych na drzewach, takich jak XGBoost i LightGBM. Dzieje się tak, ponieważ głębokie uczenie się jest po prostu zbyt trudne dla większości zespołów ML. Typowe wyzwania obejmują:

• Brak wiedzy eksperckiej potrzebnej do opracowania złożonych modeli głębokiego uczenia
• Frameworki takie jak PyTorch i Tensorflow wymagają od zespołów napisania tysięcy wierszy kodu, który jest podatny na błędy ludzkie
• Szkolenie rozproszonych potoków DL wymaga głębokiej wiedzy na temat infrastruktury, a trenowanie modeli może zająć tygodnie

W rezultacie zespoły tracą cenne sygnały ukryte w nieustrukturyzowanych danych, takich jak tekst i obrazy.

Szybkie tworzenie modeli z systemami deklaratywnymi

 
Nowe deklaratywne systemy uczenia maszynowego — takie jak open-source, które Ludwig rozpoczął w firmie Uber — oferują niskokodowe podejście do automatyzacji uczenia maszynowego, które umożliwia zespołom danych szybsze tworzenie i wdrażanie najnowocześniejszych modeli za pomocą prostego pliku konfiguracyjnego. W szczególności Predibase — wiodąca deklaratywna platforma ML o niskim kodzie — wraz z Ludwigiem ułatwiają tworzenie multimodalnych modeli głębokiego uczenia się w mniej niż 15 liniach kodu.

Dowiedz się, jak zbudować multimodalny model za pomocą deklaratywnego uczenia maszynowego

 
Dołącz do naszego nadchodzącego webinarium i samouczek na żywo, aby dowiedzieć się o systemach deklaratywnych, takich jak Ludwig, i postępuj zgodnie z instrukcjami krok po kroku, aby zbudować multimodalny model prognozowania opinii klientów, wykorzystujący dane tekstowe i tabelaryczne. 

Na tej sesji dowiesz się jak:

• Błyskawicznie trenuj, iteruj i wdrażaj multimodalny model prognozowania recenzji klientów,
• Używaj niskokodowych deklaratywnych narzędzi ML, aby radykalnie skrócić czas potrzebny do zbudowania wielu modeli ML,
• Wykorzystaj dane nieustrukturyzowane równie łatwo, jak dane ustrukturyzowane, korzystając z oprogramowania typu open source Ludwig i Predibase

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. Dostęp tutaj.
• Źródło: 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