Публикации по теме 'text-classification'
Машинное обучение для прогнозирования оценки сделки с использованием настроений по электронной почте
Примечание. Этот блог был впервые опубликован в записи блога Freshworks.
Введение
Прогнозирование тональности электронной почты — хорошо известная проблема машинного обучения. Но создание ценности для бизнеса из электронных писем требует большего внимания к разработке данных и развертыванию модели в контексте продукта, для которого она будет использоваться. В этом блоге мы делимся нашим подходом к различным этапам развертывания модели машинного обучения в производственной среде. Ниже..
Я научил свой компьютер распознавать статьи Meta Medium с помощью Python
# Следите за статьями + Статьи со средним доходом
Мета-статьи — по существу статьи Medium о самом Medium. Обычно о:
сколько писатель заработал на Medium некоторые следуют за следующей схемой как получить больше просмотров на Medium и т.д. и т.п.
(Примечание — в этой статье говорится о Medium, поэтому я думаю, что она также считается мета-статьей)
Недавно я прочитал пару статей с жалобами на мета-статьи и на то, как они превращают нашу ленту в «большой толстый кусок..
Кратко о различных алгоритмах классификации текста и лучших практиках
1. Обзор
Что такое классификация текста? Классификация текста — одна из основных проблем обработки естественного языка. Классификация текста означает классификацию документов (таких как электронные письма, публикации, текстовые сообщения, обзоры продуктов и т. д.) категории и подкатегории.
Категории могут быть оценками по отзывам, спамом и спамом. не спам или язык документа.
Как это сделать? Классификация текста может выполняться с использованием различных алгоритмов и..
Машинное обучение: с чего начать создание модели классификации текста
В этой истории я проведу вас через процесс анализа утверждения, чтобы определить, ставите ли вы ему «большой палец вверх» или «большой палец вниз». Ключом к построению эффективной модели является наличие хорошего набора обучающих данных. В этой статье я предполагаю, что вы уже подготовили набор обучающих данных. Но я приведу вам пример обучающих данных, которые я использовал в этой истории. Эта история является частью большой серии историй, в которой я разбиваю этапы процесса..
Классификация спам-сообщений с помощью Create ML, CoreML3 и Skafos: Часть 1
Подготовка данных и обучение модели в Create ML
В этом руководстве используется Create ML, который теперь доступен как часть Xcode в macOS 10.15, Catalina.
В тот или иной момент все мы получали подозрительные текстовые сообщения, электронные письма или прямые переписки, независимо от того, насколько «убедительны» попытки отправителя. Вот пример:
ПОБЕДИТЕЛЬ !! Как ценный сетевой клиент вы были выбраны для получения призового вознаграждения в размере 900 фунтов стерлингов! Для..
Обучение модели T5 всего за 3 строки кода с помощью ONNX Inference
Выявление и точная настройка модели T5 с использованием пакета python «simplet5» с последующим быстрым выводом с использованием ONNX
Задний план
SimpleT5 - это пакет Python, созданный на основе PyTorch-lightning и Hugging Face Transformers , который позволяет быстро (всего за 3 строки кода) обучать модель T5. Итак, говоря о T5 , я уже много писал и говорил об этом в прошлом, так что не стесняйтесь проверить это - ( Блог , Видео ).
Поэтому для этого блога мы попытаемся..
Используя искусственный интеллект, вы можете создать собственную классификацию категорий новостей Google.
Все чаще переваривание и чтение новостей становится стандартом в нашей повседневной жизни. Прошли те времена, когда вы получали одно-единственное обновление вечером после работы, когда смотрели телевизор перед сном. Сейчас людей засыпают постоянным потоком обновлений новостей в течение дня, хотят они того или нет. Заголовки разбросаны по всем социальным сетям, последние новости присылаются нам в виде предупреждений, и если нам когда-либо понадобится выяснить, что происходит, это будет..
