Публикации по теме 'embedding'
Классификация токсичных комментариев с использованием различных алгоритмов машинного обучения
Введение
Большая часть онлайн-комментариев, присутствующих в общедоступных доменах, обычно носит конструктивный характер, однако значительная их часть носит токсичный характер. Это сопряжено с огромными опасностями, поскольку онлайн-тексты с высокой степенью токсичности могут вызывать личные нападки, онлайн-домогательства и запугивание. Это спровоцировало исследовательское сообщество в последние несколько лет, поэтому было предпринято несколько попыток определить эффективную модель для..
Как использовать встраивания для извлечения признаков?
В наборах данных реального мира у нас могут быть числовые характеристики, такие как цена, а также категориальные характеристики, такие как пол.
Обычно категориальные признаки можно обрабатывать с помощью кодировщиков, таких как однократный кодировщик, который создает разреженную двоичную матрицу, кодировщик меток, который присваивает метку каждой категории, или даже более сложные методы, такие как кодировщик catboost, который можно рассматривать как условную вероятность в случае..
Моделирование сетей сетей
В прошлом году у меня была возможность поработать с кросс-функциональной командой программистов и коллег по работе с данными над проектом C4ADS : Центр перспективных оборонных исследований. Из-за разрешений на конфиденциальность и требований NDA я буду несколько расплывчатым в отношении проекта, но вот общий план, одобренный для выпуска.
Необходимость и проблема
Среди важных социальных вопросов, которым C4ADS уделяет ресурсы и внимание (таких как экологические преступления,..
Введение в Tensorflow Hub: простое встраивание текста (с использованием ELMo)
Допустим, вы хотите ввести слово для ELMo и хотите, чтобы это слово было вставлено обратно. Сначала зайдем на tfhub.dev и найдем ELMo hub . Вы прокручиваете вниз и смотрите на возможные результаты, которые ELMo может дать вам:
Мы видим, что в выходном словаре есть word_emb , что, кажется, нам и нужно.
После этого переменная embedding представляет собой (1, 1, 512) вложение слова «собака». Если я хочу запустить несколько слов, я могу просто передать список
embedding..
Углубление изучения табличных данных: обработка данных
(Обратитесь к сотрудничеству над проектами)
Как и в случае с другими алгоритмами машинного обучения, при построении сетей глубокого обучения важно понимать свои данные. Давайте воспользуемся простым табличным набором данных, чтобы визуализировать данные, сделать выводы и выяснить, как различные методы обработки могут улучшить производительность вашей модели глубокого обучения.
Набор данных Цены на дома в округе Кинг содержит 21613 точек данных о продажных ценах на дома в округе..
Как выбрать эффективное встраивание для конкретных задач, отмечает разработчик.
Это проблема, с которой я столкнулся недавно, когда решал задачу классификации эмоций.
Я искал способы увеличения и классификации данных для обнаружения эмоций в тексте клиента в чат-боте. Один из типичных способов сделать это - использовать вложения слов для извлечения синонимов и заменить примеры обучающего набора данных для дополнения данных.
Допустим, у вас есть пример «Пицца плохая» с отрицательной этикеткой. Для увеличения вы смотрите на похожие слова для плохого . При..
Edge Computing - ключ к будущему
Сегодня в вашем районе может быть несколько тысяч устройств, подключенных к мобильной беспроводной сети. Но если прогнозы станут реальностью, к 2025 году это число увеличится и в конечном итоге достигнет более миллиона устройств в той же области.
Несмотря на то, что такое распространение подключенных к Интернету устройств дает надежду на все, от нашего здоровья до домашней безопасности, на пути повсеместного внедрения Интернета вещей стоит серьезное препятствие: пропускная способность...
