Học sâu đa phương thức trong chưa đầy 15 dòng mã

bài viết được Tài trợ

Những thách thức của việc xây dựng các mô hình đa phương thức từ đầu

 
Đối với nhiều trường hợp sử dụng máy học, các tổ chức chỉ dựa vào dữ liệu dạng bảng và các mô hình dựa trên cây như XGBoost và LightGBM. Điều này là do học sâu đơn giản là quá khó đối với hầu hết các nhóm ML. Những thách thức phổ biến bao gồm:

• Thiếu kiến ​​thức chuyên môn cần thiết để phát triển các mô hình học sâu phức tạp
• Các khung như PyTorch và Tensorflow yêu cầu các nhóm viết hàng nghìn dòng mã dễ bị lỗi do con người
• Đào tạo các đường ống DL phân tán yêu cầu kiến ​​thức sâu về cơ sở hạ tầng và có thể mất hàng tuần để đào tạo các mô hình

Do đó, các nhóm bỏ lỡ các tín hiệu có giá trị ẩn trong dữ liệu phi cấu trúc như văn bản và hình ảnh.

Phát triển mô hình nhanh chóng với các hệ thống khai báo

 
Các hệ thống máy học khai báo mới—chẳng hạn như Ludwig mã nguồn mở bắt đầu tại Uber—cung cấp cách tiếp cận mã thấp để tự động hóa ML, cho phép các nhóm dữ liệu xây dựng và triển khai các mô hình tiên tiến nhanh hơn với một tệp cấu hình đơn giản. Cụ thể, Predibase—nền tảng ML khai báo mã thấp hàng đầu—cùng với Ludwig giúp dễ dàng xây dựng các mô hình học sâu đa phương thức trong <15 dòng mã.

Tìm hiểu cách xây dựng mô hình đa phương thức với ML khai báo

 
Tham gia hội thảo trên web sắp tới của chúng tôi và hướng dẫn trực tiếp để tìm hiểu về các hệ thống khai báo như Ludwig và làm theo hướng dẫn từng bước để xây dựng mô hình dự đoán đánh giá của khách hàng đa phương thức tận dụng dữ liệu dạng bảng và văn bản. 

Trong phần này, bạn sẽ học cách:

• Nhanh chóng đào tạo, lặp lại và triển khai mô hình đa phương thức để dự đoán đánh giá của khách hàng,
• Sử dụng các công cụ ML khai báo mã thấp để giảm đáng kể thời gian cần thiết để xây dựng nhiều mô hình ML,
• Tận dụng dữ liệu phi cấu trúc dễ dàng như dữ liệu có cấu trúc với Ludwig và Predibase mã nguồn mở

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: 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