Makine öğrenmesi alanında embedding’e dair ayrıntılı rehber
(discuss.pytorch.kr)Machine Learning / Deep Learning alanında kullanılan embedding tekniklerine dair bir rehber dokümanı çevirdim.
⚠️ Bu, yapay zeka altyapısı/araçları geliştiren bir startup olan ENCORD’un blog yazısının çevirisidir ve yazı içinde ENCORD’un hizmeti kullanılarak hazırlanmış görselleştirme örnekleri bulunmaktadır.
Başlıca içerikler şunlardır:
- Yüksek kaliteli eğitim verisinin önemi
- Embedding türleri: görüntü embedding’i, kelime embedding’i, grafik embedding’i
- Embedding’in kullanım alanları: veri kalitesini iyileştirme, manuel etiketlemeyi azaltma, hesaplama miktarını azaltma, performansı artırma
- Embedding kullanmanın faydaları: zengin veri kümeleri oluşturma, önyargıyı azaltma, model performansını artırma
- Yapay zeka embedding’leri kullanarak yüksek kaliteli eğitim verisi oluşturma
- Veri hazırlama
- Embedding’ler: PCA&SVD, Autoencoder, Word2Vec, GloVe, BERT, t-SNE, UMAP
- Embedding kullanımını gösteren vaka çalışmaları
- Yapay zeka embedding’lerinden yararlanmak için en iyi uygulamalar
6 yorum
Teşekkür ederim
Teşekkür ederim! Okurken kulağa tuhaf gelen ya da anlaşılması zor bir bölüm olursa lütfen bana bildirin, ben de düzeltmeleri yansıtayım. ^^
Daha sonra bakmak için kaydetmiştim ama şu anda açılmıyor.
Okuduğunuz için teşekkürler! (Geçen cumartesi gecesi sunucuda küçük bir sorun vardı ^^;;;)
Okurken size garip gelen ya da anlamakta zorlandığınız bir kısım olduysa lütfen haber verin, bir sonraki sefer buna göre yansıtacağım. Teşekkürler!
Artık mümkün!
🙇♂️