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기업이 소셜 경청을 위해 AI를 활용하는 9가지 방법

에 의해 그레고리 엘리아스 | 12월 10, 2022 | 엔터프라이즈 AI, 방법, LLM / NLP

기업이 소셜 경청을 위해 AI를 활용하는 9가지 방법 고객 참여는 모든 비즈니스의 성공에 있어 핵심 요소입니다. 마케팅에 성공하려면 조직은 타겟 고객의 목소리와 기대에 부응해야 합니다. 이는...

의료 서비스에서 설명 가능한 AI를 어떻게 활용할 수 있을까요?

에 의해 그레고리 엘리아스 | 12월 2, 2022 | 엔터프라이즈 AI, 방법

의료 업계에서 설명 가능한 AI를 어떻게 활용할 수 있을까요? 의료, 금융, 보험, 제조업은 인공 지능(AI)이 큰 영향을 미치는 몇 가지 산업에 불과합니다. 특정 사용 사례의 요구 사항을 충족하기 위해 더 복잡한 AI 모델이 개발되고 있습니다....

튜토리얼: 처음부터 스페인어용 ELECTRA를 사전 교육하는 방법

에 의해 그레고리 엘리아스 | 12월 29, 2020 | 엔터프라이즈 AI, 방법, LLM / NLP

튜토리얼: 처음부터 스페인어로 ELECTRA를 사전 훈련하는 방법 Skim AI의 머신러닝 연구원 크리스 트란이 처음 게시했습니다. 소개 이 글에서는 Transformer 사전 학습 방법 제품군의 또 다른 구성원인 ELECTRA를 사전 학습하는 방법에 대해 설명합니다.

튜토리얼: 네임드 엔티티 인식(NER)을 위해 BERT를 미세 조정하는 방법

에 의해 그레고리 엘리아스 | 12월 28, 2020 | 엔터프라이즈 AI, 방법, LLM / NLP

튜토리얼: NER을 위해 BERT를 미세 조정하는 방법 Skim AI의 머신 러닝 연구원 Chris Tran이 처음 게시했습니다. 소개 이 문서에서는 네임드 엔티티 인식(NER)을 위해 BERT를 미세 조정하는 방법에 대해 설명합니다. 특히, BERT 변형인 SpanBERTa를 훈련하는 방법에 대해 설명합니다.

튜토리얼: 추출 요약에 맞게 BERT를 미세 조정하는 방법

에 의해 그레고리 엘리아스 | 12월 28, 2020 | 엔터프라이즈 AI, 방법, LLM / NLP

튜토리얼: 추출 요약화를 위해 BERT를 미세 조정하는 방법 작성자: Skim AI의 머신러닝 연구원 Chris Tran 1. 서론 요약화는 자연어 처리 분야에서 오랫동안 어려운 과제였습니다. 짧은 버전을 생성하려면 ...

트랜스포머를 사용한 네임드 엔티티 인식

에 의해 그레고리 엘리아스 | 12월 28, 2020 | 엔터프라이즈 AI, 방법, LLM / NLP

트랜스포머를 사용한 명명된 엔티티 인식 소개퍼머넌트 1부: 스페인어용 RoBERTa 언어 모델을 처음부터 훈련한 방법 이전 블로그 게시물에서는 스페인어용 트랜스포머 언어 모델인 SpanBERTa를 대규모 말뭉치로 사전 훈련한 방법에 대해 설명했습니다....

튜토리얼: 스페인어용 RoBERTa 언어 모델 훈련 방법

에 의해 그레고리 엘리아스 | 4월 29, 2020 | 방법, LLM / NLP

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 방법...

튜토리얼: 감정 분석을 위한 BERT 미세 조정하기

에 의해 그레고리 엘리아스 | 4월 15, 2020 | 방법, LLM / NLP

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.