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弱監督學習實用指南

  • 作者:(美)卓偉雄//埃米特·巴哈瑞//塞尼婭·菲利皮|責編:張燁|譯者:任艷傑//吳楚儀//耿?//劉偉翼//曹俊等
  • 出版社:東南大學
  • ISBN:9787576602630
  • 出版日期:2023/01/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:196
人民幣:RMB 68 元      售價:
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內容大鋼
    如今,絕大多數數據科學家和數據工程師基於高質量的標籤數據集訓練學習模型。但是,人工構建訓練集既耗時又十分昂貴,以至於很多公司的機器學習項目無法完成。在本書中,有一種更為實用的方法,由WeeHyong Tok、Amit Batlree和Senja Filipi展示如何使用弱監督學習模型創建產品。
    你將學習如何通過使用Snorkel(斯坦福大學人工智慧實驗室的一個衍生產品),在弱標籤數據集上建立自然語言處理和電腦視覺項目。因為很多公司研究的機器學習項目從未走出他們的實驗室,所以本書還提供了如何在真實案例中使用構建的深度學習模型的指南。
    ·了解弱監督領域的最新進展,包括將其用在數據科學過程中的方法
    ·使用SnorkelAl進行弱監督和數據編程
    ·獲取使用Snorkel標記文本和圖像數據集的代碼示例
    ·使用弱標籤數據集進行文本和圖像分類
    ·了解使用Snorkel處理大型數據集和使用Spark集群擴展標籤的注意事項

作者介紹
(美)卓偉雄//埃米特·巴哈瑞//塞尼婭·菲利皮|責編:張燁|譯者:任艷傑//吳楚儀//耿?//劉偉翼//曹俊等

目錄
黃學東序
Alex Ratner序
前言-
第1章  弱監督介紹
  什麼是弱監督?
  Snorkel弱監督實例
  弱監督的基本方法
    不完全監督
    不確切監督
    不精確監督
  數據編程
  獲取訓練數據
    數據編程如何加速軟體2.0的到來
  總結
第2章  使用Snorkel框架深入數據編程
  Snorkel數據編程框架
  從標籤函數開始
    在數據集上應用這些標籤
    標籤的性能分析
    驗證集的使用
  使用LabelModel達成標籤一致性
    LabelModel背後的直覺
    LabelModel參數估計
  改進標籤功能的策略
  使用Snorkel Transformers進行數據增強
    通過刪除詞語進行數據增強
    Snor。kel預處理程序
    通過GPT-2的預測進行數據增強
    通過翻譯進行數據增強
    將轉換函數應用於數據集
  總結
第3章  標記行為
  標記文本數據集:識別假新聞
    假新聞檢測數據集
    引入Snorkel並設置代表性常數
    事實驗證網站
    Speaker是「騙子」嗎?
    Twitter個人資料和Botometer得分
    弱分類器的生成協議
  標記圖像數據集:識別室內與室外圖像
    創建圖像數據集
    TensorFlow中弱分類器的定義與訓練
    訓練分類器
    圖像標籤中的弱分類器
    部署電腦視覺服務
    調用電腦視覺服務
    創建數據幀
    學習LabelModel
  總結
第4章  使用Snorkel標記的數據集進行文本分類

  自然語言處理(NLP)入門
    TransfOrmers
  硬性標籤與概率性標籤
  使用ktrain進行文本分類
    數據準備
    處理不平衡的數據集
    訓練模型
    使用文本分類模型進行預測
    找到一個好的學習率
  使用Hugging Face和Transformers
    載入相關的Python程序包
    數據集的準備
    檢查GPU硬體是否可用
    執行分詞
    模型訓練
    測試微調后的模型
  總結
第5章  使用Snorkel標注的數據集進行圖像分類
  視覺目標識別概述
    表示圖像特徵
    電腦視覺的遷移學習
  使用PyTorch進行圖像分類
    載入室內/室外數據集
    工具函數
    可視化訓練數據
    微調預訓練模型
  總結
第6章  擴展性和分散式訓練
  可擴展性的需求
  分散式訓練
  Apache Spar-k引言
    Spark應用設計
  用Azure Databricks實現擴展
    弱監督的集群設置
  Databricks上的假新聞檢測數據集
    Snorkel標籤功能
    設置依賴關係
    載入數據
    事實驗證網站
    使用LIAR數據集的遷移學習
    弱分類器:生成協議
    Spark運行所需的類型轉換
  總結

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