От Доктор. Виджай Шринивас Агнисваран и Dr. Бадри Нараяна Патро Преобразователи, такие как Двунаправленные представления кодировщика от преобразователей (BERT) и Генерация естественного языка Тьюринга (T-NLG) от Microsoft , недавно стали популярными в мире машинного обучения для задач обработки естественного языка (NLP), таких как машинный перевод, текст обобщение, ответы на вопросы, предсказание белковой складки и даже задачи обработки изображений. В этой статье мы..

Пошаговое руководство по поиску и пониманию проблем в вашей модели машинного обучения - и их устранению! Модели машинного обучения можно использовать для создания классных приложений и демонстраций. Однако надежное развертывание систем машинного обучения в реальном мире по-прежнему является проблемой, поскольку они часто неожиданно выходят из строя, когда появляются неожиданные данные . Например, классификация цифр в наборе данных рукописного ввода MNIST - одна из самых основных задач..