Удобное обучение высококачественным моделям с помощью автоматической настройки гиперпараметров Введение При обучении сложных моделей глубокого обучения существует обширный список гиперпараметров, которые необходимо установить и настроить для достижения оптимальной производительности. Эти гиперпараметры включают скорость обучения, размер изображения, размер пакета, количество эпох и т. д. Большое количество гиперпараметров затрудняет пользователям выбор, на каких из них сосредоточиться...

Недавнее появление мощных моделей больших языков (LLM) произвело революцию в области обработки естественного языка (NLP). Производительность этих генеративных моделей во многом зависит от подсказок пользователей, которые становятся все более подробными и сложными. Поиск в Google Trends показывает стократный рост популярности термина «подсказка…

Гонка за получением действенной информации из наборов данных ускоряется. Сегодня компании отчаянно пытаются оставаться на шаг впереди, и важнейшим компонентом этого является сокращение времени до понимания (см. мою предыдущую статью об этом здесь). Одним из самых мощных средств в арсенале аналитика для достижения этой цели является автоматизированное машинное обучение или AutoML. В этой статье мы подробно рассмотрим, как AutoML может изменить правила игры для сокращения времени до..

Автор: Лукаш Цмеловски, доктор философии , Трент Грей-Дональд Сегодня мы запустим эксперимент IBM AutoAI из Microsoft Azure Machine Learning Studio , а затем развернем его в службе Azure Kubernetes (AKS). Прочтите статью, чтобы узнать о кросс-облачных технологиях и окончательных результатах. Проведение эксперимента IBM Watson AutoAI Для запуска эксперимента IBM Watson AutoAI мы использовали Microsoft Azure Machine Learning Studio и среду ноутбука. Мы начинаем..

С кодами в питоне для классификации текста После рассмотрения AutoML для классификации и регрессии с использованием MLJAR и прогнозирования временных рядов с использованием AutoTS , на этот раз я получил возможность работать с классификацией с несколькими метками (а не с несколькими классами). Чтобы попробовать что-то новое, я погуглил auto-ml для классификации по нескольким меткам. И после некоторого глубокого погружения я узнал о Ludwig, декларативной платформе машинного..