این مقاله نشان میدهد چگونه داده را مهیا کنیم، مدل را فاینتیون کنیم و با معیارهای استاندارد ارزیابی کنیم؛ سپس استقرار کمتاخیر را پیادهسازی کنیم. این مقاله جنبههای کاربردی و صنعتی هوش مصنوعی را پوشش میدهد.
این مقاله نشان میدهد چگونه داده را مهیا کنیم، مدل را فاینتیون کنیم و با معیارهای استاندارد ارزیابی کنیم؛ سپس استقرار کمتاخیر را پیادهسازی کنیم. این مقاله جنبههای کاربردی و صنعتی هوش مصنوعی را پوشش میدهد.
از تحلیل متن فارسی با Transformer تا کنترل کیفیت بصری در صنعت. پایپلاین داده شامل پاکسازی، فاینتیون، و ارزیابی با Precision / Recall / F1 و ROC-AUC است.
روندها: مدلهای مولد، یادگیری خودنظارتی و عاملهای خودکار.
یادگیری ماشین
یادگیری ماشین
29 مرداد 1404
4 مرداد 1404
4 مرداد 1404
4 مرداد 1404
4 مرداد 1404
4 مرداد 1404
برای دریافت آخرین مقالات و اخبار هوش مصنوعی عضو شوید