Навчальний посібник: Як налаштувати BERT для розпізнавання іменованих об'єктів (NER)

Навчальний посібник: Як налаштувати BERT для розпізнавання іменованих об'єктів (NER)

Підручник: Як налаштувати BERT для NER Вперше опубліковано дослідником машинного навчання Skim AI, Крісом Траном. Вступ Ця стаття про те, як налаштувати BERT для розпізнавання іменованих об'єктів (NER). Зокрема, про те, як навчити варіацію BERT, SpanBERTa, для...
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...
Генерація природної мови та її застосування в бізнесі

Генерація природної мови та її застосування в бізнесі

Генерація природної мови та її застосування в бізнесі Генерація природної мови (NLG) Продовжуючи дослідження ШІ-авторів та новин, створених роботами, варто розглянути деякі технології, що лежать в основі цих алгоритмів. ШІ, призначений для генерації...
Навчальний посібник: Як тренувати мовну модель RoBERTa для іспанської мови

Навчальний посібник: Як тренувати мовну модель RoBERTa для іспанської мови

SpanBERTa: Як ми з нуля навчили мовну модель RoBERTa іспанської мови Вперше опубліковано стажером з машинного навчання Skim AI, Крісом Траном. spanberta_pretraining_bert_from_scratch Вступ¶ Методи самонавчання за допомогою моделей-трансформерів...
Навчальний посібник: Тонке налаштування BERT для аналізу настроїв

Навчальний посібник: Тонке налаштування BERT для аналізу настроїв

Підручник: Тонке налаштування BERT для аналізу настроїв Вперше опубліковано дослідником машинного навчання Skim AI, Крісом Траном. BERT_для_аналізу_почуттів A - Вступ¶ Останніми роками у спільноті НЛП з'явилося багато проривних ідей у галузі природної мови...
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...
Як використовувати Skim AI у вашому дослідницькому процесі

Як використовувати Skim AI у вашому дослідницькому процесі

Як використовувати Skim AI у вашому дослідницькому процесі Цілком ймовірно, що поточні методи управління дослідницьким процесом, зібраними даними та створеним у результаті контентом у вашій організації є недостатніми. Такі інструменти, як Google Drive, Evernote і...
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...
Оновлення продуктів - розумніший пошук

Оновлення продуктів - розумніший пошук

Оскільки наша спільнота користувачів зростає, наша команда приділила час тому, щоб прислухатися до ваших побажань і продовжувати допомагати вам оптимізувати роботу. У версії 3.0 Skim AI ми покращили дизайн, розширили функціонал пошуку та зробили його ще простішим для вилучення власних файлів.
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...
10 найкращих практик для зберігання маркованих даних

10 найкращих практик для зберігання маркованих даних

10 найкращих практик для зберігання маркованих даних У вас щойно з'явилася велика ідея. Ви багато читаєте і подумали, що було б цікаво мати класифікатор, який би маркував тон оратора і визначав його політичну приналежність. Як би ви почали вирішувати цю проблему...
Що потрібно знати, перш ніж вибрати набір даних для аналізу настроїв

Що потрібно знати, перш ніж вибрати набір даних для аналізу настроїв

Що потрібно знати, перш ніж вибрати набір даних для аналізу настроїв Навіщо потрібен набір даних для аналізу настроїв для навчання? Моделі настроїв - це тип алгоритму обробки природної мови (NLP), який визначає полярність фрагмента тексту. Це означає, що...
Чи справді ми досягаємо прогресу в підходах до нейронних рекомендацій?

Чи справді ми досягаємо прогресу в підходах до нейронних рекомендацій?

Чи справді ми досягаємо прогресу в підходах до нейронних рекомендацій? Короткий виклад нещодавньої статті Мауріціо Феррарі Дакрема та ін. на RecSys 2019 Нейронні алгоритми рекомендаційАлгоритми рекомендацій стали повсюдними в комерційних сферах, від Amazon...
Один інструмент для (всіх) дослідників

Один інструмент для (всіх) дослідників

Один інструмент для (всіх) дослідників Звичною практикою є класифікація речей за різними категоріями для спрощення концепції чи проблеми. Але як часто ця класифікація призводить до того, що ми застосовуємо наші упереджені уявлення про одну категорію до загальної концепції? Для...
Пошук найпопулярніших фактів 20%

Пошук найпопулярніших фактів 20%

Пошук найкращих фактів 20% Ми всі знаємо, що в Інтернеті є нескінченна кількість даних практично на будь-яку тему. Не вірите? Давайте перевіримо. Google за 0,46 секунди видав мені 460 МІЛЬЙОНІВ результатів за запитом "класифікація тексту з кількома мітками". Ви отримуєте...
ukУкраїнська