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Atualizado em : May 19, 2020
NÃO ENTROU NA EDIÇÃO ATUAL
Este blip não está na edição atual do Radar. Se esteve em uma das últimas edições, é provável que ainda seja relevante. Se o blip for mais antigo, pode não ser mais relevante e nossa avaliação pode ser diferente hoje. Infelizmente, não conseguimos revisar continuamente todos os blips de edições anteriores do Radar. Saiba mais
May 2020
Experimente ? Vale a pena ir atrás. É importante entender como desenvolver essa capacidade. As empresas devem experimentar esta tecnologia em um projeto que possa lidar com o risco.

Nós havíamos incluído essa técnica em Avalie anteriormente. As inovações no cenário do PLN continuam em um ótimo ritmo, e conseguimos aproveitar essas inovações em nossos projetos graças à onipresente transferência de aprendizado para PLN. As pontuações do benchmark GLUE (um conjunto de tarefas de compreensão de linguagem) tiveram um progresso dramático nos últimos dois anos, com pontuações médias passando de 70,0 no lançamento para líderes ultrapassando 90,0 em abril de 2020. Muitos de nossos projetos no domínio PLN são capazes de atingir progressos significativos, iniciando a partir de modelos pré-treinados do ELMo, BERT e ERNIE, entre outros, e depois ajustando-os com base nas necessidades do projeto.

Apr 2019
Avalie ? Vale a pena explorar com o objetivo de compreender como isso afetará sua empresa.

A transferência de aprendizado tem sido eficaz dentro do campo da visão computacional, acelerando o tempo de treinamento de um modelo com a reutilização de módulos. Quem trabalha com aprendizado de máquina está otimista com o fato de poder aplicar as mesmas técnicas no processamento de linguagem natural (NLP) com a publicação do ULMFiT e modelos pré-treinados de código aberto e exemplos de código. Achamos que a transferência de aprendizado para NLP vai reduzir significativamente o esforço para criar sistemas que lidam com a classificação de texto.

publicado : Apr 24, 2019
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