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如何将可解释的模型部署到业务用户

Fast Forward Labs 研究报告现已推出,无需订阅

未来,Fast Forward Lab 的所有最新研究报告将公开提供并免费下载此外,随着时间的推移,我们将提供针对早期报告的更新版本的访问权限,因此请经常回来查看一下以探索可用的免费研究报告。

数据极客的最佳拍档

尽管机器学习很有前景,但它可能会困难重重。投入的各种努力可能会产生困扰,比如对快速变化的技术环境的不确定性、困惑如何最好地建立和组织团队、区分炒作和现实。 

将管理人员和数据科学团队解放出来,让他们专注于业务的未来,通过一个虚拟的专门研究人员,不断地审视最新技术和行业最佳实践,确定如何最好地将它们应用到您的业务难题。

Cloudera Fast Forward Labs 的研究侧重于因算法突破、硬件突破、技术商品化和数据可用性,而不断变化的新趋势。随附报告的是工作原型,列出了算法的功能,并提供有关其实际应用的详细技术建议。

研究报告中包含什么内容?

Cloudera Fast Forward Labs 研究报告为您的数据开辟了新用例,通过以下方式提供重要的起步开端:

  • 研究报告,重点关注即将在六个月到两年的时间范围内推出的新兴的数据和机器学习功能。
  • 演示其应用的原型

此外,您可以订阅我们的新闻通讯以获取有关该领域最新研究和进展的最新信息。

最新研究成果

免费

少样本文本分类

文本分类技术可用于情绪分析、主题分配、文档识别、文章推荐等。尽管目前有数十种技术可用于此基本任务,但是其中许多技术需要大量标记数据才能真正发挥作用。收集用例的注释通常是所有机器学习应用程序中成本最昂贵的部分之一。在此报告中,我们探讨了如何在很少(甚至是零)的训练样本中使用潜在文本嵌入功能,并提供有关实现此方法的最佳实践的见解。

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深入研究代码

Few-Shot Text Classification

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了解在何处集中有价值的资源、如何实施有效的实践以及如何避免技术死角,同时加快从开发到生产过程。

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了解如何通过深度学习构建自动问答系统

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了解为什么以及何时使用深度学习进行异常检测。

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