튜토리얼: 스페인어용 RoBERTa 언어 모델 훈련 방법
SpanBERTa: RoBERTa 언어 모델을 처음부터 스페인어에 맞게 훈련한 방법 원래 게시글은 Skim AI의 머신러닝 연구 인턴, Chris Tran이 작성했습니다. spanberta_pretraining_bert_from_scratch 소개¶ 트랜스포머 모델을 사용한 자가 학습 방법은...
튜토리얼: 감정 분석을 위한 BERT 미세 조정하기
튜토리얼: 감정 분석을 위한 BERT 미세 조정하기 Skim AI의 머신러닝 연구원 Chris Tran이 처음 게시했습니다. BERT_for_Sentiment_Analysis A - 소개¶ 최근 몇 년 동안 NLP 커뮤니티는 자연어 처리 분야에서 많은 돌파구를 찾았습니다.
머신 러닝 프로젝트를 시작하기 전에 물어봐야 할 10가지 질문
머신 러닝 프로젝트를 시작하기 전에 물어봐야 할 10가지 질문 801TP3조 이상의 데이터 과학 프로젝트가 테스트를 넘어 프로덕션 단계로 넘어가지 못합니다. 모두가 머신 러닝 프로젝트를 시작한다면 어디에서 문제가 발생하고 있을까요? 의심할 여지 없이 ML 솔루션은 효율성을 높여줍니다...
연구 프로세스에서 Skim AI를 사용하는 방법
리서치 프로세스에서 Skim AI를 사용하는 방법 조직의 현재 리서치 프로세스, 수집된 데이터, 그 결과로 생성된 콘텐츠를 관리하는 방식으로는 부족할 가능성이 매우 높습니다. Google Drive, Evernote, 그리고...
저널리즘의 새로운 물결, 로봇 작가?
저널리즘의 새로운 물결, 로봇 기자? 그렇다면 로봇 기자는 얼마나 널리 보급되어 있을까요? 로봇 기자는 어떤 위험을 초래할 수 있나요? 지금 읽고 있는 기사가 사람이 작성한 것이 아닐 가능성은 얼마나 될까요? 2015 년 보고서에 따르면 AP는 하루에 약 3,000 개의 기사를 생성하고 있습니다.
제품 업데이트 - 더 스마트한 검색
스마트한 검색 기능과 더욱 세련된 디자인을 갖춘 Skim AI v3.0은 여러분의 연구 작업을 더욱 능률적으로 만들어 줍니다. 지금 무료로 설치하세요.
제품 관리자를 위한 토픽 모델링
제품 관리자를 위한 토픽 모델링 토픽 모델링이란 무엇인가요? 토픽 모델링은 문서 집합 내에서 '토픽' 또는 자주 발생하는 단어 또는 단어 그룹을 찾는 데 사용되는 자연어 처리(NLP)의 한 유형입니다. 토픽 모델은 제품 관리자에게 매우 중요합니다...
라벨링된 데이터 저장을 위한 10가지 모범 사례
라벨링된 데이터를 저장하는 10가지 모범 사례 방금 큰 아이디어가 떠올랐습니다. 많은 책을 읽으면서 화자의 어조에 라벨을 붙이고 정치적 성향을 파악하는 분류기가 있으면 재미있을 것 같다는 생각이 들었습니다. 이 문제를 어떻게 분석하기 시작하시겠습니까?
감성 분석 데이터 세트를 선택하기 전에 알아야 할 사항
모든 감성 분석 모델에는 감성 분석 데이터세트라고 하는 학습 데이터가 필요합니다. 어떤 인기 있는 데이터 세트를 사용할지 결정하기 전에 알아야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
신경 추천 접근 방식은 정말 진전을 보이고 있을까요?
신경 추천 접근법은 정말 진전을 이루고 있을까요? RecSys 2019 신경 추천 알고리즘에서 Maurizio Ferrari Dacrema 등의 최근 기사 요약추천 알고리즘은 아마존에서 상업 분야에 걸쳐 널리 사용되고 있습니다.
(모든) 연구자를 위한 하나의 도구
(모든) 연구자를 위한 하나의 도구 개념이나 문제를 단순화하기 위해 사물을 여러 가지 범주로 분류하는 것은 일반적인 관행입니다. 하지만 이러한 분류로 인해 한 범주에 대한 선입견을 전체 개념에 적용하는 경우가 얼마나 자주 있을까요? 예를 들어,...
주요 20% 사실 검색
주요 20% 사실 검색하기 인터넷에는 거의 모든 주제에 대해 무한한 양의 데이터가 있다는 것을 우리 모두 알고 있습니다. 제 말을 믿지 않으시나요? 테스트해 보겠습니다. Google에서 "다중 레이블 텍스트 분류"에 대한 4억 6천만 개의 결과를 제공하는 데 0.46초가 걸렸습니다. 결과는...
실시간 프로덕션 모델 - 벤치마크 테스트와 어떻게 다른가요?
실시간 프로덕션 모델 - 벤치마크 테스트와 어떻게 다른가요? 실시간 프로덕션 모델과 벤치마크 테스트란 무엇인가요? 실시간 생산 모델은 사용자가 생산 중에 수집된 데이터를 가져와 현재 생산과 벤치마크 테스트를 모두 분석할 수 있는 모델입니다.
제품 업데이트 - 원하는 방식으로 메모하기
Skim AI로 나만의 방식으로 더욱 간편하게 필기하세요. Skim AI 환경을 더욱 맞춤화할 수 있는 흥미로운 새 기능에 대해 자세히 알아보세요.
50,000개 웹 사이트 및 10,000시간
Skim AI는 두 개의 숫자에서 탄생했습니다: 50,000은 매일 새로운 정보가 게시되는 새로운 웹사이트의 수입니다. 그리고 10,000은 하루에 5만 개의 새로운 웹사이트로부터 정보를 수집하는 등 어떤 분야의 전문가가 되는 데 걸리는 시간을 의미합니다.
뉴스 요약하는 방법
Skim AI의 주요 팁을 통해 어떤 상황에서도 뉴스를 요약하는 방법을 알아보세요.
최고의 논문을 작성하는 5가지 단계
Skim AI는 적은 단어로 많은 것을 말하는 방법을 알고 있으며, 이것이 모든 논문의 목표입니다. 하지만 쉽지 않습니다. 5~6페이지에 달하는 연구 논문의 주요 아이디어를 어떻게 한 문장으로 압축할 수 있을까요? 이 모든 과정을 5가지 쉬운 단계로 나누어 정리해 보았습니다.
고통 없이 요약을 작성하는 방법
고통 없이 요약을 작성하는 방법 Skim AI는 요점을 파악하는 데 전문가입니다. 요약 과정이 어렵다는 것을 잘 알기 때문에 어떤 목적으로 요약을 작성하든 고통 없이 요약을 작성할 수 있도록 가이드를 준비했습니다. 시작하기 전에 이유를 결정하세요...
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