کوڈ کی 15 لائنوں سے کم میں ملٹی ماڈل ڈیپ لرننگ

کفالت یافتہ مراسلہ

شروع سے ملٹی موڈل ماڈل بنانے کے چیلنجز

 
مشین لرننگ کے استعمال کے بہت سے معاملات کے لیے، تنظیمیں مکمل طور پر ٹیبلر ڈیٹا اور ٹری بیسڈ ماڈلز جیسے XGBoost اور LightGBM پر انحصار کرتی ہیں۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ زیادہ تر ML ٹیموں کے لیے گہری سیکھنا بہت مشکل ہے۔ عام چیلنجوں میں شامل ہیں:

• پیچیدہ گہرے سیکھنے کے ماڈل تیار کرنے کے لیے درکار ماہر علم کی کمی
• PyTorch اور Tensorflow جیسے فریم ورک کے لیے ٹیموں کو کوڈ کی ہزاروں لائنیں لکھنے کی ضرورت ہوتی ہے جو انسانی غلطی کا شکار ہوتے ہیں۔
• تقسیم شدہ DL پائپ لائنوں کی تربیت کے لیے بنیادی ڈھانچے کے بارے میں گہرے علم کی ضرورت ہوتی ہے اور ماڈلز کو تربیت دینے میں ہفتے لگ سکتے ہیں۔

نتیجے کے طور پر، ٹیمیں متن اور تصاویر جیسے غیر ساختہ ڈیٹا کے اندر چھپے قیمتی سگنلز سے محروم رہتی ہیں۔

اعلانیہ نظام کے ساتھ تیزی سے ماڈل کی ترقی

 
نئے اعلاناتی مشین لرننگ سسٹمز جیسے اوپن سورس Ludwig Uber میں شروع ہوا- ML کو خودکار کرنے کے لیے کم کوڈ کا طریقہ فراہم کرتا ہے جو ڈیٹا ٹیموں کو ایک سادہ کنفیگریشن فائل کے ساتھ جدید ترین ماڈلز کو تیزی سے بنانے اور تعینات کرنے کے قابل بناتا ہے۔ خاص طور پر، Predibase — معروف کم کوڈ ڈیکلیریٹیو ML پلیٹ فارم — Ludwig کے ساتھ < 15 لائنوں کوڈ میں ملٹی موڈل ڈیپ لرننگ ماڈلز بنانا آسان بناتا ہے۔

جانیں کہ اعلانیہ ML کے ساتھ ملٹی موڈل ماڈل کیسے بنائیں

 
ہمارے آنے والے ویبینار میں شامل ہوں۔ اور Ludwig جیسے اعلانیہ نظام کے بارے میں جاننے کے لیے لائیو ٹیوٹوریل اور متن اور ٹیبلر ڈیٹا سے فائدہ اٹھانے والے ملٹی ماڈل کسٹمر ریویو پیشن گوئی ماڈل بنانے کے لیے مرحلہ وار ہدایات کے ساتھ عمل کریں۔ 

اس سیشن میں آپ سیکھیں گے کہ کیسے:

• گاہک کے جائزے کی پیشین گوئیوں کے لیے تیزی سے تربیت، اعادہ، اور ملٹی موڈل ماڈل کی تعیناتی،
• ایک سے زیادہ ML ماڈلز بنانے میں لگنے والے وقت کو ڈرامائی طور پر کم کرنے کے لیے کم کوڈ کے اعلانیہ ML ٹولز کا استعمال کریں،
• اوپن سورس Ludwig اور Predibase کے ساتھ سٹرکچرڈ ڈیٹا کی طرح آسانی سے غیر ساختہ ڈیٹا کا فائدہ اٹھائیں

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: 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