Публикации по теме 'transfer-learning'


Использование трансформерных языковых моделей для анализа настроений
Использование трансформерных языковых моделей для анализа настроений Как легко превзойти современные модели настроений Анализ настроений может быть полезен для многих предприятий, помогая оценить настроение клиентов по отношению к компании или конкретному продукту. Это задача классификации текстов в соответствии с их полярностью, то есть определить, является ли отношение автора к теме положительным, отрицательным или нейтральным. Чтобы иметь возможность автоматически выполнять..
Введение в передачу обучения и обнимания
«НЛП никогда не останавливается» 16 марта 2020 года NLP Zurich организовало свою первую веб-встречу с Томасом Вольфом из HuggingFace и с участием членов Data Science Milan. «Введение в передачу обучения и HuggingFace», Томас Вольф, главный научный сотрудник, HuggingFace Трансферное обучение - это метод, который состоит в обучении модели машинного обучения задаче и использовании полученных в ней знаний для другой другой, но связанной задачи. Это популярный подход,..
ICML 2018: достижения в области передачи, многозадачности и частично контролируемого обучения
Международная конференция по машинному обучению прошла в июле прошлого года в Стокгольме. В целом он продемонстрировал множество интересных тенденций и направлений в машинном обучении. Поскольку ICML была такой огромной конференцией, я сосредоточу свое внимание на нескольких (из многих) интересных направлений, происходящих на конференции. В частности, ICML этого года разбила устные выступления на несколько различных «треков / сессий». Я был рад увидеть три из этих сессий, посвященных..
От вложения слов к предварительно обученным языковым моделям - Новая эра в НЛП - Часть 2
Чтобы слова обрабатывались моделями машинного обучения, им нужна какая-то форма числового представления, которое модели могут использовать в своих вычислениях. Это вторая часть из двух частей, в которых я смотрю, как со временем менялись методологии преобразования слов в векторные. Если вы не читали Часть 1 из этой серии, я рекомендую сначала проверить это! За пределами традиционных контекстно-свободных представлений Хотя предварительно обученные вложения слов, которые мы видели в..
Ускорьте маркировку изображений с помощью трансферного обучения (код не требуется)
Наличие больших наборов данных с высококачественными аннотациями является квинтэссенцией любой задачи компьютерного зрения, связанной с глубокими нейронными сетями. К сожалению, процесс аннотирования тысяч изображений требует много времени и человеческих ресурсов. Следовательно, для многих компаний и университетских исследователей время аннотации и масштабируемость становятся основной проблемой при масштабировании их исследовательского проекта или бизнеса. В этой статье я расскажу, как..
Определение эмоций по голосу с помощью трансферного обучения
Обучение нейронной сети распознаванию эмоций из голосовых фрагментов с использованием трансферного обучения. В эпизоде ​​под названием «Автоматизация обнаружения эмоций» из культового ситкома «Теория большого взрыва» Ховарду удается достать устройство, которое поможет Шелдону (у которого есть проблемы с чтением эмоциональных сигналов от других) в понимании чувств окружающих его людей. направляя на них устройство… Люди склонны передавать сообщения не только с помощью устного слова,..
Визуализация изменений в нейронных сетях
Эксперимент по оценке изменения визуализации функций нейронной сети по мере ее адаптации к новой задаче. Глубокие нейронные сети покорили мир своими мощными способностями, но в основном они работают как модели черного ящика. Чтобы помочь разгадать эту загадку, появилась визуализация функций как мощный инструмент, позволяющий заглядывать «под капот» нейронных сетей и визуализировать то, что они изучают. В этой статье мы рассмотрим, как мы можем визуализировать то, что нейронная сеть..