Záleží nám na vašom súkromí
Pomocou súborov cookie a súvisiacich technológií, ako aj spracovaním vašich údajov môžeme lepšie prispôsobiť zobrazovaný obsah vašim potrebám.Udelením súhlasu s ukladaním informácií na vašom koncovom zariadení alebo s prístupom k informáciám a spracovaním údajov, a to aj v oblasti profilovania, trhu a štatistickej analýzy, budete môcť na stránkach Allegro ešte ľahšie nájsť presne to, čo hľadáte a čo potrebujete.Správcami vašich údajov bude spoločnosť Allegro, ako aj niektorí partneri, s ktorými spolupracujeme.
Jednoduchšie používanie našich stránok, zobrazovanie a meranie personalizovaného obsahu a reklám, vytváranie štatistík a zlepšovanie funkčnosti.Súhlas je dobrovoľný. Môžete ho kedykoľvek odvolať alebo obnoviť v záložke Nastavenia súborov cookie na hlavnej stránke. Odvolanie súhlasu nemá vplyv na zákonnosť spracovania vykonaného pred odvolaním.
zásady používania súborov cookiezásady ochrany osobných údajovParametre
Stav | Nové |
Faktúra | Vystavujem faktúry s DPH |
Jazyk vydania | Angličtina |
Názov | Practical Weak Supervision: Doing More with Less Data |
Autor | Tok, Wee Hyong |
Nosič | papierová kniha |
Obal knihy | brožovaná väzba |
Rok vydania | 2021 |
Nakladateľstvo | O'Reilly Media |
Opis
Practical Weak Supervision: Doing More with Less Data
- Autor: Tok, Wee Hyong
- Wydawnictwo: O'Reilly Media
- Data wydania: 2021-11-09
- Liczba stron: 190
- Wymiary: 17.8 x 1 x 23.3
- Język: English: Published; English: Original Language; English
- ISBN: 9781492077060
Most data scientists and engineers today rely on quality labeled data to train machine learning models. But building a training set manually is time-consuming and expensive, leaving many companies with unfinished ML projects. There's a more practical approach. In this book, Wee Hyong Tok, Amit Bahree, and Senja Filipi show you how to create products using weakly supervised learning models. You'll learn how to build natural language processing and computer vision projects using weakly labeled datasets from Snorkel, a spin-off from the Stanford AI Lab. Because so many companies have pursued ML projects that never go beyond their labs, this book also provides a guide on how to ship the deep learning models you build. Get up to speed on the field of weak supervision, including ways to use it as part of the data science process Use Snorkel AI for weak supervision and data programming Get code examples for using Snorkel to label text and image datasets Use a weakly labeled dataset for text and image classification Learn practical considerations for using Snorkel with large datasets and using Spark clusters to scale labeling
Niektoré texty boli preložené automaticky. Dajte nám vedieť, ak ste si všimli jazykovú chybu.
Prezeráte si ponuky produktu Practical Weak Supervision: Doing More with Less Data Tok, Wee Hyong. Vidíte ponuku iného produktu? Nahláste nám to