Practical Weak Supervision : Doing More with Less Data
Idioma: inglés
Editorial: O'reilly Media Nov 2021, 2021
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - Getting quality labeled data for supervised learning is an important step towards training performant machine learning models. In many real-world projects, getting labeled data often takes up significant amount of time. Weak Supervision is emerging as an important catalyst towards enabling data science team to fuse insights from labeling functions in order to produce weakly labeled datasets that can be used as inputs for machine learning and deep learning tasks.In this book, authors Amit Bahree, Senja Filipi, and Wee Hyong Tok from Microsoft help those working on machine learning projects face the typical challenges of getting good, quality labeled data for their projects. Readers will learn:- The lifecycle of enterprise machine learning projects, and the emerging area of weak supervision- How to use Snorkel for data labeling- How to use the weakly labeled dataset for Natural Language Processing- How to use the weakly labeled dataset for Computer Vision.
N° de ref. del artículo 9781492077060
- Título
- Practical Weak Supervision : Doing More with Less Data
- Autor
- Amit Bahree
- Editorial
- O'reilly Media Nov 2021
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1492077062
- ISBN 13
- 9781492077060
- Peso del artículo
- 346 gramos
- Dimensiones
- 231x176x12 mm
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
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
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