Это материалы для магистрантов. (См. также раздел "Машинное обучение")
Обратное распространение ошибки с использованием грандиента (rus)
Нейронные сети для начигающих (rus)
4 Метода векторизации текстов (rus)
Краткий обзор техник векторизации в NLP (rus)
Параметры метода опорных векторов (SVC)
Параметры метода к ближайших соседей (KNN)
Языковые нейросетевые модели на основе bert-base для NLP:
Python-программы обучения и тестирования моделей
(сами модели внутри кода скачиваются с серверов их авторов)
1.Модель Generative AI with ktrain может:
- извлекать информацию из тексов в таблицу;
- делать аннотации;
- отвечать на вопросы;
- корректировать синтаксиси и орфографию;
- классифицироваьт тексты;
- генерировать e-mail и твиты;
- решать другие задачи.
ktraingenerate_ai_example скачать
2.Модель Haystack имеет полный пайплайн хранилища дакументов, ретривера и вопросно-ответной системы.
Пример дан для Второй мировой войны.
WithRetriver_qa_system_ipynb скачать
3.Модель
Build an Open-Domain Question-Answering System With BERT and ktrain
обучается с использованием преобразования текстовых хранилищ
в датасет.
public_question_answering_with_bert_and_ktrain скачать
