Публикации по теме 'nlp'
5 уроков, извлеченных из запуска проектов машинного обучения на предприятии
Мне посчастливилось начать несколько проектов машинного обучения на предприятии с тех пор, как я начал заниматься машинным обучением два-три года назад. - У некоторых были варианты использования, которые, естественно, были привлекательными для их бизнеса или владельцев продуктов, в то время как мне пришлось потратить немного больше времени на других, чтобы конкретизировать их полезность. Задокументировав свои знания, я хотел бы поделиться 5 вещами, которые я узнал в ходе реализации..
Интервью Серия вопросов и ответов — Часть I
Эта серия блогов направлена на то, чтобы сосредоточиться на вопросах интервью, которые задавались на следующих должностях:
Ученый по данным Инженер НЛП Инженер машинного обучения Аналитик данных
1.Обнимающее лицо:
Hugging Face — это не эмодзи, а библиотека обработки естественного языка со следующей экосистемой:
Трансформеры
В Transformers доступны тысячи предварительно обученных моделей для выполнения заданий в различных модальностях, включая текст,..
Раскрытие возможностей искусственного интеллекта Python: простое создание интеллектуальных приложений
Python для искусственного интеллекта: подчеркните использование Python в разработке приложений искусственного интеллекта, обработки естественного языка (NLP) и проектов компьютерного зрения.
Искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в различных отраслях, и Python стал одним из ведущих языков программирования в области ИИ. Его простота, обширные библиотеки и активное сообщество делают его популярным выбором для разработки ИИ. В этой статье мы рассмотрим, как Python используется в..
Как создать текстовый сумматор с нуля?
Мы используем обобщения во многих местах нашей жизни. Читая о книге, аннотация на обратной стороне дает нам общее представление о ней. Новостные приложения часто имеют небольшие подписи к статье, а обзоры фильмов - еще одно место, где резюме оказываются чрезвычайно ценными.
С появлением таких технологий, как обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение, почему бы не использовать их для создания резюме без вмешательства человека?
Прежде чем вы решите подвести итоги своего..
Нет тренировочных данных? Без проблем! Слабый надзор в помощь!
Используйте знания предметной области для создания больших помеченных наборов данных с помощью современного слабого контроля НЛП.
🚧 Задача современного машинного обучения
Одним из основных узких мест при разработке современных моделей машинного обучения (МО) в реальных приложениях является потребность в значительных объемах обучающих данных, помеченных вручную [ Бумага ]. Например, набор данных ImageNet состоит из более чем 14 миллионов размеченных вручную изображений различных..
Предварительная обработка текстовых данных для модели НЛП
❓ Почему важна предварительная обработка текстовых данных?
Цель НЛП (обработки естественного языка) состоит в том, чтобы заставить компьютеры понимать текст и произносимые слова почти так же, как люди.
НЛП применяет статистические модели, модели машинного обучения и глубокого обучения к большим текстовым данным, чтобы понять намерения и чувства говорящего или пишущего.
Входные данные могут сильно повлиять на производительность модели НЛП. Крайне важно удалить шум из текстовых..
Суммирование текста, часть 1 — Нежное введение в автоматическое суммирование текста
Эта серия сообщений в блоге посвящена печально известной области, которая сочетает в себе искусственный интеллект и лингвистику: суммирование текста.
Хотя эта серия сообщений в блоге предназначена для людей с минимальными знаниями о НЛП ( обработка естественного языка ), эту первую вводную главу может прочитать и понять любой достаточно любопытный о том, как такая задача, как суммирование текста, которая и без того сложна для выполнения людьми, решается с помощью алгоритма или ИИ...
