Questo articolo ti mostrerà i diversi approcci che puoi adottare per creare incorporamenti per i tuoi dati
Creare incorporamenti di qualità dai tuoi dati è fondamentale per l’efficacia del tuo sistema di intelligenza artificiale. Questo articolo ti mostrerà i diversi approcci che puoi utilizzare per convertire i tuoi dati da formati come immagini, testi e audio in potenti incorporamenti che possono essere utilizzati per le tue attività di machine learning. La tua capacità di creare incorporamenti ad alte prestazioni avrà un grande impatto sulle prestazioni del tuo sistema di intelligenza artificiale, quindi è essenziale imparare e comprendere come creare incorporamenti di qualità.
La motivazione di questo articolo è che creare incorporamenti validi dai tuoi dati è essenziale per la maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale ed è quindi qualcosa che devi fare spesso, rendendo gli incorporamenti migliori un buon modo per migliorare tutti i tuoi futuri sistemi di intelligenza artificiale. I casi d’uso per la creazione di incorporamenti sono attività come il clustering, la ricerca di similarità e il rilevamento di anomalie, che possono trarre enormi vantaggi da incorporamenti migliori. Questo articolo esplorerà due modi principali per calcolare gli incorporamenti; utilizzando un modello online o addestrando il tuo modello, entrambi verranno discussi nelle sezioni successive di questo articolo.
· introduzione
· Sommario
· Motivazione e caso d’uso
· Crea incorporamenti utilizzando i modelli PyTorch
· Crea incorporamenti utilizzando i modelli HuggingFace
∘ Approccio 1
∘ Approccio 2
· Crea incorporamenti utilizzando GitHub
· Creazione di incorporamenti utilizzando modelli a pagamento
· Crea i tuoi incorporamenti
∘ Codificatori automatici
∘ Addestramento del proprio modello su un’attività a valle
· Errori tipici durante la creazione di incorporamenti
∘ Dimentica di utilizzare un modello pre-addestrato
∘ Licenza
· Conclusione
Fonte: towardsdatascience.com
