Conceitos de machine learning

Explore artigos detalhados sobre os conceitos de machine learning por trás do Communications Mining, incluindo incorporações de NLP, arquiteturas de Transformer, aprendizado ativo, validação de modelos e métricas de desempenho.

Esta página inclui guias e recursos sobre os conceitos de machine learning por trás do Communications Mining e está listado na tabela a seguir:

Guia	Description
Como as máquinas aprendem a entender as palavras: um guia para incorporações ao NLP	Como o Communications Mining usa incorporações baseadas no Transformer para representar o texto semanticamente e potencializar seus modelos de machine learning.
Aprendizado baseado em solicitação com Transformers	Como o aprendizado baseado em prompt com modelos do Transformer melhora as tarefas de processamento de linguagem natural.
Efficient Transformers II: extração de conhecimento e ajustes finos	Como a depuração do conhecimento e o ajuste fino tornam os modelos de NLP baseados no Transformer mais eficientes.
Transformers eficientes I: mecanismos de atenção	Como os mecanismos de atenção tornam os modelos de NLP baseados no Transformer mais eficientes.
Modelagem de intenção hierárquica profunda não supervisionada: obtenção de valor sem dados de treinamento	O quão profunda a modelagem de intenção hierárquica não supervisionada extrai valor das comunicações sem dados de treinamento.
Corrigindo viés de anotação com o Communications Mining™	O que causa o viés de anotação em modelos de machine learning e como corrigi-lo.
Aprendizado ativo: melhores modelos de ML em menos tempo	Como o aprendizado ativo reduz o esforço de anotação necessário para treinar modelos precisos de machine learning.
Está tudo nos números: avaliação do desempenho do modelo com métricas	Como interpretar as métricas de desempenho usadas para avaliar modelos de machine learning.
Por que a validação de modelos é importante	Por que a validação do modelo é importante e os riscos de implantar um modelo não validado.
Comparação do Communications Mining™ e do Google AutoML para inteligência de dados de conversa	Como o Communications Mining se compara ao Google AutoML para automação de processos orientada por NLP e inteligência de dados de conversação.