Machine Learning

Помните тот волнующий момент, когда ваша модель наконец-то достигает точности более 95% на тестовом наборе? То чувство, когда вы думаете: «Я взломал код!»? Да, я тоже. Затем реальность бьёт по голове — ваша модель по-прежнему сидит в Jupyter Notebook, а начальник спрашивает: «Когда клиенты смогут реально это использовать?» Включается паника. Я был в такой ситуации, отлаживал её. Давайте разберёмся, как довести вашу модель от состояния «хорошо выглядит при обучении» до «реально влияет на бизнес», не выдёргивая все волосы....

Picture this: You’re a talented developer who just discovered machine learning. Your excitement is through the roof, and suddenly you think, “Hey, I bet I could write a better neural network than those fancy libraries!” Before you dive headfirst into implementing backpropagation from scratch while muttering about gradient descent, let me save you months of debugging nightmares and existential crises. Here’s the uncomfortable truth: most developers shouldn’t write their own machine learning algorithms....

Представьте: вы талантливый разработчик, который только что открыл для себя машинное обучение. Ваш энтузиазм зашкаливает, и внезапно вы думаете: «Эй, держу пари, я мог бы написать более эффективную нейронную сеть, чем те, что предлагают модные библиотеки!» Прежде чем с головой погрузиться в реализацию обратного распространения ошибки, бормоча что-то о градиентном спуске, позвольте мне спасти вас от месяцев отладки и экзистенциальных кризисов. Вот неприятная правда: большинству разработчиков не стоит писать свои собственные алгоритмы машинного обучения....

Ever wondered how Netflix knows you’ll hate that rom-com before you even watch it? Or how Amazon can predict if a product review is going to be a love letter or a digital rant? Welcome to the fascinating world of sentiment analysis – where machines learn to read between the lines of human emotions, one word at a time. Today, we’re going to build our own sentiment analysis system using BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) and PyTorch....

Вы когда-нибудь задумывались, как Netflix понимает, что вы ненавидите романтические комедии ещё до того, как начнёте их смотреть? Или как Amazon может предсказать, будет ли отзыв о продукте восторженным письмом или цифровым возмущением? Добро пожаловать в увлекательный мир анализа настроений, где машины учатся читать между строк человеческих эмоций, по одному слову за раз. Сегодня мы создадим собственную систему анализа настроений, используя BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и PyTorch. Не волнуйтесь, если это звучит как беспорядочная аббревиатура прямо сейчас — к концу этого пути вы будете достаточно хорошо разбираться в трансформерах, чтобы произвести впечатление на своего кота (или по крайней мере на коллег)....