Deep Learning multimodal em menos de 15 linhas de código

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Os desafios de construir modelos multimodais do zero

 
Para muitos casos de uso de aprendizado de máquina, as organizações contam apenas com dados tabulares e modelos baseados em árvore, como XGBoost e LightGBM. Isso ocorre porque o aprendizado profundo é simplesmente muito difícil para a maioria das equipes de ML. Os desafios comuns incluem:

• Falta de conhecimento especializado necessário para desenvolver modelos complexos de aprendizado profundo
• Estruturas como PyTorch e Tensorflow exigem que as equipes escrevam milhares de linhas de código propensas a erros humanos
• O treinamento de pipelines DL distribuídos requer conhecimento profundo da infraestrutura e pode levar semanas para treinar modelos

Como resultado, as equipes perdem sinais valiosos ocultos em dados não estruturados, como texto e imagens.

Desenvolvimento rápido de modelos com sistemas declarativos

 
Novos sistemas declarativos de aprendizado de máquina, como o Ludwig de código aberto iniciado no Uber, fornecem uma abordagem de baixo código para automatizar ML que permite que as equipes de dados criem e implantem modelos de última geração mais rapidamente com um arquivo de configuração simples. Especificamente, o Predibase, a principal plataforma de ML declarativa de baixo código, juntamente com o Ludwig, facilita a criação de modelos de aprendizado profundo multimodal em < 15 linhas de código.

Saiba como criar um modelo multimodal com ML declarativo

 
Participe do nosso próximo webinar e tutorial ao vivo para aprender sobre sistemas declarativos como Ludwig e seguir instruções passo a passo para criar um modelo multimodal de previsão de avaliação do cliente, aproveitando texto e dados tabulares. 

Nesta sessão você aprenderá como:

• Treine, itere e implante rapidamente um modelo multimodal para previsões de avaliação de clientes,
• Use ferramentas de ML declarativas de baixo código para reduzir drasticamente o tempo necessário para criar vários modelos de ML,
• Aproveite os dados não estruturados tão facilmente quanto os dados estruturados com Ludwig e Predibase de código aberto

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• Fonte: 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