Мультимодальне глибоке навчання в менш ніж 15 рядках коду

Рекламні повідомлення

Проблеми побудови мультимодальних моделей з нуля

 
У багатьох випадках використання машинного навчання організації покладаються виключно на табличні дані та моделі на основі дерева, такі як XGBoost і LightGBM. Це тому, що глибоке навчання просто надто складно для більшості команд ML. Серед поширених проблем:

• Брак експертних знань, необхідних для розробки складних моделей глибокого навчання
• Такі фреймворки, як PyTorch і Tensorflow, вимагають від команд написання тисяч рядків коду, схильного до помилок людини
• Навчання розподілених конвеєрів DL вимагає глибоких знань інфраструктури та може зайняти тижні для навчання моделей

У результаті команди втрачають цінні сигнали, приховані в неструктурованих даних, таких як текст і зображення.

Швидка розробка моделі з декларативними системами

 
Нові декларативні системи машинного навчання, такі як Ludwig з відкритим вихідним кодом, створені в Uber, забезпечують підхід з низьким кодом до автоматизації машинного навчання, що дає змогу командам обробки даних швидше створювати та розгортати найсучасніші моделі за допомогою простого файлу конфігурації. Зокрема, Predibase — провідна декларативна платформа машинного навчання з низьким кодом — разом із Ludwig спрощують створення мультимодальних моделей глибокого навчання в < 15 рядках коду.

Дізнайтеся, як створити мультимодальну модель за допомогою декларативного ML

 
Приєднуйтесь до нашого майбутнього вебінару і живий навчальний посібник, щоб дізнатися про декларативні системи, такі як Ludwig, і слідувати покроковим інструкціям для створення мультимодальної моделі прогнозування відгуків клієнтів із використанням текстових і табличних даних. 

На цьому занятті ви дізнаєтесь, як:

• Швидке навчання, ітерація та розгортання мультимодальної моделі для прогнозування відгуків клієнтів,
• Використовуйте декларативні інструменти ML з низьким кодом, щоб значно скоротити час, необхідний для створення кількох моделей ML,
• Використовуйте неструктуровані дані так само легко, як і структуровані дані за допомогою Ludwig і Predibase з відкритим кодом

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. Доступ тут.
• джерело: 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