Wie ich ML-Grundlagen gelernt habe, um ein komplexes Drawback anzugehen
Als ich anfing, maschinelles Lernen zu erlernen, hatte ich mehr oder weniger das gleiche Gefühl, als ich anfing, Informatik zu studieren. Die Fülle an Informationen, die ich erfassen muss, zu viele Dinge, die ich abdecken kann, unterschiedliche Konzepte, Programmiersprachen, Entwurfsmuster, Datenbanken, verteilte Systeme, was auch immer.
In diesem Artikel werde ich versuchen, aus technischer Sicht zu zeigen, wie ich mit maschinellem Lernen angefangen habe, um ein Textklassifizierungsproblem in einem der Projekte, an denen ich mitgewirkt habe, anzugehen, Ihnen aber auch einen Einblick in die bisherige Lösung zu geben Lösen Sie das Drawback.
- Warum
- ML auf den Punkt gebracht
- Erstellen Sie eine Roadmap
Einer der Gründe warfare die Schließung eines Unternehmensengpasses. Als Ingenieur, der sich leidenschaftlich für die Lösung von Problemen und Startups einsetzt, verspüre ich den Eifer, immer wieder Neues zu lernen und neue Ideen auf den Tisch zu bringen. In diesem speziellen Fall warfare es etwas anders. Bei der anstehenden Aufgabe handelte es sich um ein technisches Drawback, das eine völlige Neugestaltung erforderte. Tatsächlich hing das technische Drawback, mit dem das Unternehmen konfrontiert warfare, damit zusammen Textklassifizierung (1). Kurz gesagt, das ultimative Ziel warfare…