Мультимодальное глубокое обучение менее чем в 15 строках кода

Рекламные сообщения

Проблемы построения мультимодальных моделей с нуля

 
Во многих случаях использования машинного обучения организации полагаются исключительно на табличные данные и древовидные модели, такие как XGBoost и LightGBM. Это связано с тем, что глубокое обучение слишком сложно для большинства команд машинного обучения. Общие проблемы включают в себя:

• Отсутствие экспертных знаний, необходимых для разработки сложных моделей глубокого обучения
• Такие фреймворки, как PyTorch и Tensorflow, требуют от команд написания тысяч строк кода, подверженных человеческим ошибкам.
• Для обучения распределенных конвейеров DL требуются глубокие знания инфраструктуры, а на обучение моделей могут уйти недели.

В результате команды упускают ценные сигналы, скрытые в неструктурированных данных, таких как текст и изображения.

Быстрая разработка моделей с помощью декларативных систем

 
Новые декларативные системы машинного обучения, такие как система с открытым исходным кодом, созданная Людвигом в Uber, обеспечивают подход к автоматизации машинного обучения с минимальным объемом кода, который позволяет специалистам по работе с данными быстрее создавать и развертывать современные модели с помощью простого файла конфигурации. В частности, Predibase — ведущая платформа декларативного машинного обучения с малым объемом кода — вместе с Ludwig упрощают создание мультимодальных моделей глубокого обучения менее чем за 15 строк кода.

Узнайте, как создать мультимодальную модель с помощью декларативного машинного обучения.

 
Присоединяйтесь к нашему предстоящему вебинару и интерактивный учебник, чтобы узнать о декларативных системах, таких как Ludwig, и следовать пошаговым инструкциям по созданию мультимодальной модели прогнозирования отзывов клиентов с использованием текстовых и табличных данных. 

На этом занятии вы узнаете, как:

• Быстро обучайте, итерируйте и развертывайте мультимодальную модель для прогнозирования отзывов клиентов,
• Используйте инструменты декларативного машинного обучения с малым кодом, чтобы значительно сократить время, необходимое для создания нескольких моделей машинного обучения.
• Используйте неструктурированные данные так же легко, как и структурированные, с помощью Ludwig и Predibase с открытым исходным кодом.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Источник: 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