Введение
Aasaan.ai — это платформа без кода для создания, обучения и развертывания моделей глубокого обучения, не беспокоясь о графических процессорах, инфраструктуре, преобразователях или чем-то еще.
В этом посте мы увидим, как использовать платформу и получить отправку, которая достигает респектабельной точности 83% на тестовом наборе.
Эта точность может показаться низкой, но текущая повестка дня для платформы состоит в том, чтобы, наконец, получить API. использовать эти модели с минимально возможной задержкой. Таким образом, в настоящее время используемые модели обеспечивают идеальный баланс между точностью и задержкой.
Итак, начнем . . .
Веб-сайт Aasaan.ai
Сначала мы посетим сайт Aasaan.ai.
Нажмите «Попробовать сейчас», чтобы начать демонстрацию. Это совершенно бесплатно!
Импорт набора данных
Сначала мы загрузим набор данных с веб-сайта Kaggle Challenge.
Мы решаем проблему твитов о стихийных бедствиях — https://www.kaggle.com/c/nlp-getting-started/data.
Загрузите файл train.csv и подождите несколько секунд.
Выделите текст и ярлыки
Aasaan.ai показывает предварительный просмотр набора данных со столбцами.
Текстовый столбец — это столбец 3, а столбец меток — это столбец 4, поэтому мы выберем их для обучения модели.
Обучение модели
Теперь нам нужно просто обучить модель. да. Это так просто!
Теперь ждем. Обучение модели занимает примерно 2 минуты. Выпить кофе.
Создайте файл отправки
Перейдите на вкладку CSV.
Загрузите ранее загруженный файл test.csv и подождите несколько секунд, пока не будет загружен файл submit.csv.
Загрузить в Kaggle и просмотреть результаты. Я попал в топ 24% всех участников!
Заинтересованы?
Мы успешно построили, обучили и внедрили классификатор данных без -
- Написание одной строки кода
- Настройка любого графического процессора
- Глядя на пугающие документы
- Чтение и понимание статей по машинному обучению.
Приходите к нам на aasaanai, чтобы попробовать себя, стать одним из первых бета-тестеров и присоединиться к нашему списку ожидания!
