Введение
Обработка естественного языка. Машинное обучение. Глубокое обучение. Трансформеры. LSTM. Все это кажется вам жаргоном или вы никогда не обходили тысячи строк кода и «уловок» по их использованию? Тогда этот пост для тебя.
В области машинного обучения и понимания естественного языка за последние пару лет произошло быстрое развитие, ни в коей мере не благодаря глубокому обучению. Текущий ИИ продемонстрировал удивительный скачок в производительности при выполнении задач с ограниченными данными с помощью Transfer Learning. Для тех, кто не знает, что это такое ... По сути, это волшебный инструмент, который позволяет любому взять существующие модели ИИ и обучить их для своих собственных данных, однако, возможно, небольшого набора данных. Звучит хорошо, правда?
Суровая правда заключается в том, что для того, чтобы эти модели работали, требуются существенные знания в области программирования, машинного обучения и глубокого обучения. И даже если у вас есть необходимые знания, это может оказаться очень сложной задачей. Чрезвычайно устрашающий.
Представляем aasaan.ai - платформу без кода, которая позволяет любому, не имеющему опыта в машинном обучении и кодировании, создавать, обучать и развертывать классификаторы данных.
На основе потрясающей Библиотеки трансформеров Huggingface.
Итак, как работает Аасаан?
Мы будем использовать данные классификации настроений авиакомпаний Twitter. Однако мы не будем использовать метки, которые поставляются с набором данных. Идея состоит в том, что в реальной жизни у вас не будет набора данных с метками, и вы можете захотеть иметь собственные метки. Итак, приступим!
Первый шаг: перейдите на Aasaan.ai
Загрузите свой набор данных в aasaan.
Первым шагом, очевидно, является загрузка набора данных в aasaan. На данный момент платформа поддерживает только файлы CSV, но в будущем мы планируем добавить еще много форматов.
Для этого примера вы можете загрузить Набор данных Twitter Airline Sentiment Dataset.
После того, как вы загрузите CSV, aasaan покажет вам обзор набора данных.
Теперь выберите столбец с текстом, который вы хотите классифицировать, а также столбец меток (если он у вас есть).
В этом случае мы выберем столбец 10 для текста и столбец 1 для метки.
Обучите модель.
А теперь расслабься. Подождите несколько минут, пока аасаан тренируется для вас.
Оцените модель.
Добавьте текст и просто нажмите прогноз.
Для использования вкладки прогнозирования API или CSV вам необходимо присоединиться к нашему списку ожидания. Это бесплатно, и мы будем рады узнать ваше мнение.
Не так уж плохо для чего-то, сделанного за несколько минут. Такова сила глубокого обучения и трансферного обучения, теперь вы тоже можете использовать это. Не вспотев.
Заинтересованы?
Мы успешно создали, обучили и развернули классификатор данных без -
- Написание одной строчки кода
- Настройка любого GPU
- Глядя на устрашающие документы
- Чтение и понимание статей по машинному обучению.
Посетите нас в aasaanai, чтобы попробовать себя и стать одним из первых бета-тестеров и присоединиться к нашему списку ожидания!
