Meistern Sie die Feinabstimmung von Transformers, den Vergleich von Deep-Studying-Architekturen und die Bereitstellung von Stimmungsanalysemodellen
Dieses Projekt bietet eine detaillierte, Schritt-fĂĽr-Schritt-Anleitung zur Feinabstimmung eines Transformer-Modells fĂĽr die Stimmungsklassifizierung Dabei werden Sie durch die gesamte Machine-Studying-Pipeline gefĂĽhrt.
Neugierig auf mehr? Der KOMPLETTES Projekt-Repository erwartet Sie im Abschnitt „Bibliographie“ am Ende dieses Tutorials, wo Sie jedes Element erkunden können praktisch.
Wir beginnen mit der Definition des Issues und der Vorbereitung der Daten und machen dann mit der Erstellung, dem Coaching und der Bewertung von Modellen weiter.
Der Fokus liegt auf Feinabstimmung eines Transformer-Modellsaber wir vergleichen auch seine Leistung mit zwei traditionelle Deep-Studying-Architekturenum ein umfassendes Verständnis der beteiligten Methoden sicherzustellen.
SchlĂĽsselkonzepte wie Deep-Studying-Architektur, Metrikinterpretation und Bereitstellung werden im gesamten Projekt hervorgehoben.
Das ist ein umfassende Lernerfahrungentwickelt, um Ihr Verständnis moderner Techniken des maschinellen Lernens zu vertiefen.
Der verwendete Datensatz stammt von carblacac/twitter-sentiment-analysis (Apache 2.0…