Învățare profundă multimodală în mai puțin de 15 linii de cod

sponsorizat post

Provocările construirii modelelor multimodale de la zero

 
Pentru multe cazuri de utilizare a învățării automate, organizațiile se bazează exclusiv pe date tabulare și modele bazate pe arbore precum XGBoost și LightGBM. Acest lucru se datorează faptului că învățarea profundă este pur și simplu prea dificilă pentru majoritatea echipelor de ML. Provocările comune includ:

• Lipsa cunoștințelor de specialitate necesare pentru a dezvolta modele complexe de învățare profundă
• Framework-uri precum PyTorch și Tensorflow necesită ca echipele să scrie mii de linii de cod care sunt predispuse la erori umane
• Antrenarea conductelor DL ​​distribuite necesită cunoștințe profunde despre infrastructură și poate dura săptămâni pentru a pregăti modelele

Drept urmare, echipele pierd semnale valoroase ascunse în datele nestructurate, cum ar fi textul și imaginile.

Dezvoltare rapidă a modelelor cu sisteme declarative

 
Noile sisteme declarative de învățare automată, cum ar fi open-source Ludwig început la Uber, oferă o abordare low-code pentru automatizarea ML, care permite echipelor de date să construiască și să implementeze mai rapid modele de ultimă generație, cu un fișier de configurare simplu. Mai exact, Predibase – platforma lider ML declarativ low-code – împreună cu Ludwig facilitează construirea modelelor de învățare profundă multimodale în <15 linii de cod.

Aflați cum să construiți un model multimodal cu ML declarativ

 
Alăturați-vă următorului nostru webinar și tutorial live pentru a afla despre sistemele declarative precum Ludwig și pentru a urma instrucțiunile pas cu pas pentru construirea unui model de predicție multimodal pentru evaluarea clienților, folosind text și date tabulare. 

În această sesiune veți învăța cum să:

• Antrenează, repetă și implementează rapid un model multimodal pentru predicțiile de evaluare a clienților,
• Folosiți instrumente ML declarative low-code pentru a reduce dramatic timpul necesar pentru a construi mai multe modele ML,
• Folosiți datele nestructurate la fel de ușor ca și datele structurate cu Ludwig și Predibase open-source

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• Sursa: 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