15 satırdan az kodla çok modlu derin öğrenme

Sponsor Mesaj

Sıfırdan çok modlu modeller oluşturmanın zorlukları

 
Birçok makine öğrenimi kullanım durumu için kuruluşlar yalnızca tablo verilerine ve XGBoost ve LightGBM gibi ağaç tabanlı modellere güvenir. Bunun nedeni, derin öğrenmenin çoğu makine öğrenimi ekibi için çok zor olmasıdır. Yaygın zorluklar şunları içerir:

• Karmaşık derin öğrenme modelleri geliştirmek için gereken uzman bilgisi eksikliği
• PyTorch ve Tensorflow gibi çerçeveler, ekiplerin insan hatasına açık binlerce satır kod yazmasını gerektirir
• Dağıtılmış DL ardışık düzenlerini eğitmek, derin bir altyapı bilgisi gerektirir ve modelleri eğitmek haftalar alabilir

Sonuç olarak ekipler, metin ve resimler gibi yapılandırılmamış verilerde gizlenen değerli sinyalleri kaçırır.

Bildirim sistemleriyle hızlı model geliştirme

 
Açık kaynaklı Ludwig'in Uber'de başlattığı gibi yeni bildirime dayalı makine öğrenimi sistemleri, veri ekiplerinin basit bir yapılandırma dosyasıyla en son modelleri daha hızlı oluşturmasını ve dağıtmasını sağlayan makine öğrenimini otomatikleştirmek için düşük kodlu bir yaklaşım sağlar. Özellikle, Ludwig ile birlikte önde gelen düşük kodlu bildirime dayalı makine öğrenimi platformu olan Predibase, <15 kod satırında çok modlu derin öğrenme modelleri oluşturmayı kolaylaştırır.

Bildirime dayalı makine öğrenimi ile çok modlu bir model oluşturmayı öğrenin

 
Yaklaşan web seminerimize katılın ve Ludwig gibi bildirime dayalı sistemler hakkında bilgi edinmek ve metin ve tablo verilerinden yararlanan çok modlu bir müşteri incelemesi tahmin modeli oluşturmak için adım adım talimatları takip etmek için canlı öğretici. 

Bu oturumda şunları nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz:

• Müşteri inceleme tahminleri için çok modlu bir modeli hızla eğitin, yineleyin ve devreye alın,
• Birden çok makine öğrenimi modeli oluşturmak için gereken süreyi önemli ölçüde azaltmak için az kodlu bildirime dayalı makine öğrenimi araçlarını kullanın,
• Açık kaynaklı Ludwig ve Predibase ile yapılandırılmamış verilerden yapılandırılmış veriler kadar kolay yararlanın

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: 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