Навчальний посібник: Як налаштувати BERT для екстрактивного узагальнення

Навчальний посібник: Як налаштувати BERT для екстрактивного узагальнення

Підручник: Як налаштувати BERT для екстрактивного узагальнення Вперше опубліковано дослідником машинного навчання Skim AI, Крісом Траном 1. Вступ Узагальнення вже давно є складною задачею в обробці природної мови. Щоб згенерувати коротку версію...
Розпізнавання іменованих об'єктів за допомогою трансформаторів

Розпізнавання іменованих об'єктів за допомогою трансформаторів

Розпізнавання іменованих сутностей за допомогою трансформаторів ВступПервинне посилання Частина I: Як ми навчали мовну модель RoBERTa для іспанської мови з нуля У моєму попередньому дописі в блозі ми обговорювали, як ми попередньо навчали SpanBERTa, трансформаторну мовну модель для іспанської мови, на великому корпусі з...
8 способів, як новинні та контент-компанії використовують штучний інтелект, щоб заощадити гроші та покращити UX

8 способів, як новинні та контент-компанії використовують штучний інтелект, щоб заощадити гроші та покращити UX

8 способів, як новинні та контент-компанії використовують штучний інтелект для економії грошей та покращення UX Найкращий спосіб зрозуміти вплив технологій - це розібратися в конкретиці, прикладах того, як насправді застосовуються технології для вирішення поточних проблем. Нижче наведено 8 поширених прикладів використання штучного інтелекту.
6 проблем, які добре вирішує штучний інтелект

6 проблем, які добре вирішує штучний інтелект

6 проблем, які добре вирішує штучний інтелект Понад 851TP3% проектів у сфері науки про дані не виходять за рамки тестування і не переходять у виробництво. Якщо кожен починає проект з машинного навчання / штучного інтелекту, то що ж йде не так? Ця стаття допоможе вам зосередитися на...
8 способів, як новинні та контент-компанії використовують штучний інтелект, щоб заощадити гроші та покращити UX

10 запитань, які варто поставити перед початком проекту з машинного навчання

10 запитань, які варто поставити перед початком проекту з машинного навчання Понад 80% проектів з науки про дані не виходять за рамки тестування і не переходять у виробництво. Якщо всі починають проект машинного навчання, що ж йде не так? Безсумнівно, рішення ML підвищують ефективність...
Нова хвиля в журналістиці - роботи-письменники?

Нова хвиля в журналістиці - роботи-письменники?

Нова хвиля в журналістиці - роботи-репортери? Наскільки поширені роботи-репортери? Які небезпеки несуть роботи-репортери? Яка ймовірність того, що стаття, яку ви читаєте, написана не людиною? У звіті за 2015 рік зазначалося, що AP генерує близько 3 000...
Тематичне моделювання для продукт-менеджерів

Тематичне моделювання для продукт-менеджерів

Тематичне моделювання для продакт-менеджерів Що таке тематичне моделювання? Тематичне моделювання - це тип обробки природної мови (NLP), який використовується для пошуку "тем", тобто слів або груп слів, що часто зустрічаються, у наборі документів. Тематичні моделі є критично важливими для менеджерів продуктів...
Виробничі моделі в реальному часі - чим вони відрізняються від еталонних тестів?

Виробничі моделі в реальному часі - чим вони відрізняються від еталонних тестів?

Моделі виробництва в реальному часі - чим вони відрізняються від еталонних тестів? Що таке виробничі моделі в реальному часі та бенчмарк-тести? Моделі виробництва в реальному часі - це моделі, які дозволяють користувачам отримувати дані, зібрані під час виробництва, і аналізувати як поточне виробництво, так і...
ukУкраїнська