คู่มือแบบละเอียดเกี่ยวกับ Embedding ในสาขาแมชชีนเลิร์นนิง
(discuss.pytorch.kr)ได้แปลเอกสารคู่มือเกี่ยวกับเทคนิค Embedding ที่ใช้ในสาย Machine Learning / Deep Learning ไว้แล้ว
⚠️ นี่เป็นบทความที่แปลมาจากบล็อกของ ENCORD ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพด้านการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน/เครื่องมือ AI และในบทความมีตัวอย่างการทำ visualization โดยใช้บริการของ ENCORD
เนื้อหาหลักมีดังนี้:
- ความสำคัญของข้อมูลฝึกคุณภาพสูง
- ประเภทของ Embedding: image embedding, word embedding, graph embedding
- การนำ Embedding ไปใช้งาน: ปรับปรุงคุณภาพข้อมูล, ลดการติดป้ายกำกับด้วยมือ, ลดปริมาณการคำนวณ, เพิ่มประสิทธิภาพ
- ประโยชน์เมื่อใช้ Embedding: สร้างชุดข้อมูลที่มีความสมบูรณ์ยิ่งขึ้น, ลดอคติ, ปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล
- การสร้างข้อมูลฝึกคุณภาพสูงด้วย AI Embedding
- การเตรียมข้อมูล
- Embedding: PCA&SVD, ออโตเอนโคเดอร์, Word2Vec, GloVe, BERT, t-SNE, UMAP
- กรณีศึกษาที่แสดงการประยุกต์ใช้ Embedding
- แนวทางปฏิบัติที่ดีสำหรับการใช้ AI Embedding
6 ความคิดเห็น
ขอบคุณครับ
ขอบคุณครับ! หากระหว่างอ่านแล้วมีส่วนไหนที่ฟังดูแปลกหรือเข้าใจได้ยาก โปรดแจ้งให้ทราบ แล้วผมจะนำไปปรับแก้ครับ ^^
เคยเก็บไว้เพื่อกลับมาดูทีหลัง แต่ตอนนี้เข้าไปไม่ได้แล้วครับ
ขอบคุณที่อ่านครับ! (คืนวันเสาร์ที่ผ่านมาเซิร์ฟเวอร์มีปัญหาเล็กน้อย ^^;;;)
หากระหว่างอ่านมีส่วนไหนที่รู้สึกแปลก ๆ หรือเข้าใจได้ไม่ชัดเจน รบกวนแจ้งให้ทราบ แล้วผมจะนำไปปรับปรุงในครั้งถัดไปครับ ขอบคุณครับ!
ตอนนี้ทำได้แล้ว!
🙇♂️