【BLK-193】kira★kira BLACK GAL DEBUT 日焼け黒ギャル専属デビュー 即ズボ青姦露出ナマ姦中出し EMIRI</a>2014-11-19kira☆kira&$kira☆kir118分钟 使用 Snorkel 和 MinIO 得数据为中心的 AI
如今【BLK-193】kira★kira BLACK GAL DEBUT 日焼け黒ギャル専属デビュー 即ズボ青姦露出ナマ姦中出し EMIRI2014-11-19kira☆kira&$kira☆kir118分钟，业界都在指摘大型说话模子偏执编码器、解码器、多头重见地层和数十亿（行将数万亿）的参数，东谈主们很容易肯定好的东谈主工智能只是模子设想的恶果。不闲适的是，事实并非如斯。好的东谈主工智能需要的不单是是一个悉心设想的模子。它还需要正确构建的试验和测试数据。在这篇著述中，我将先容以数据为中心的 AI 的见地，这是一个由 Snorkel AI 的东谈主最初创造的术语。我还将先容 Snorkel Flow，这是一个以数据为中心的 AI 平台，并展示如何将其与 MinIO 王人集使用，以创建高性能且不错彭胀到所需的任何 AI 责任负载的试验管谈。在界说以数据为中心的 AI 之前，让咱们先快速回想一下以模子为中心的 AI 的责任旨趣。以模子为中心的 AI以模子为中心的 AI 是一种东谈主工智能治安，专注于擢升 AI 模子自己的性能。此治安优先优化和增强模子中使用的体捆绑构和技巧，以擢升性能。以模子为中心的 AI 的弊端方面包括：算法征战：创建和优化算法以擢升模子的性能。架构更正：设想新的神经汇集架构或修改现存架构以擢升性能。参数出动：出动超参数以竣事最好模子性能。试验技巧：罗致先进的试验治安，如迁徙学习、微调、集成学习或强化学习，来改造模子。让咱们界说以数据为中心的 AI。以数据为中心的 AI以数据为中心的 AI 是一种东谈主工智能征战治安，专注于擢升用于试验 AI 模子的数据的质地和遵循。以数据为中心的 AI 不是主要专注于改造算法或模子架构，而是强调高质地、象征高超和千般化的数据集对擢升模子性能的伏击性。以数据为中心的东谈主工智能的前提是，即使使用更浅薄的模子，高质地的数据也不错显著提妙手工智能的性能。在处理数据时常嘈杂或抗击衡的实质哄骗要津时，这种治安特等灵验。以模子为中心的 AI 特地相宜为您提供已完整象征的干净数据的场景。不闲适的是，这仅在您使用庸俗为纯熟方针而创建的有名开源数据集时才会发生。在践诺宇宙中，数据是原始的和未象征的。让咱们看一下一些确凿宇宙的用例，这些用例需要比以模子为中心的 AI 治安愈加热心数据。确凿的用例在本节中，我将回想一些通用用例，这些用例强调了对以数据为中心的 AI 治安的需求。在放哨底下的千般有策画时，请务必记着，所考虑的数据特地原始，方向所以编程阵势象征数据。这听起来可能很奇怪，并引出了一个问题——要是你有逻辑来象征数据，那么你为什么需要一个模子？只需使用您的“标签逻辑”进行预计即可。我将鄙人一节中径直考虑这个问题，即标签功能和弱监督。就刻下而言，简陋的回复是，标签逻辑是不精准和嘈杂的，使用不精准标签的模子仍然比径直使用标签逻辑更好地进行预计。统计数据分析：庸俗，伏击信息荫藏在包含伏击标签陈迹的文档中。举例，好意思国证券交游委员会 （SEC） 要求上市公司每年填写一份 10-K 讲解。10-K 包含与财务功绩相关的信息：财务报表、每股收益和高管薪酬等。在加拿大，公司提交 SEC 表格 40-F 以提供访佛信息。要是需要手动处理这些文档以提真金不怕火模子试验所需的信息，那么这将是一个笨重且容易出错的过程。弊端字分析：庸俗，文档中的弊端字即是象征文档所需的全部内容。举例，要是一个组织需要故意的公论来开展业务，那么它庸俗会在互联网上监控其品牌。这些组织应该每天监控新闻，寻找对新闻不舒坦的团体以致个东谈主。这需要处理新闻概要，查找说起的公司称号，然后在文档中查找标明厚谊的弊端字。这可能就像寻找示意厚谊的浅薄词相通浅薄，举例“坏”、“可怕”、“伟大”和“真棒”——但也可能使用特定于界限的弊端字。对主题各人的需求：细则标签所需的逻辑可能并不浅薄。相悖，可能需要对数据中通盘信息有翔实了解的各人来细则正确的标签。探究需要医师专科常识才调细则正确会诊的医学图像和医疗记载。数据查找：庸俗，组织可能具有另一个哄骗要津或数据库，其中包含可用于细则正确标签的其他信息。探究一个包含每个客户的东谈主口统计数据的客户数据库。这可用于细则任何故客户为中心的数据集的标签，举例有针对性的告白和产物保举。基于上述假定示例，咱们不错进行一些不雅察。最初，要是上述标签必须手动完成，那么创建标签将特地慷慨且耗时。当需要查找另一个系统何况需要主题各人时，尤其如斯。主题各人可能很难找到，何况可能忙于其他任务。更好的治安是找到一种治安，以编程阵势完成上述内容，以拿获代码主题各人的专科常识。这即是标签功能和薄弱监督理解作用的场地。标签函数标签函数是一种拿获标签逻辑的治安，以便不错通过编程阵势哄骗它。举例，要是您脱手手动象征数据集，您会贯注到您正在对数据聚首的每札记载（或文档）重迭奉行交流的操作。将其哄骗于咱们上头的场景;这可能是，从文档中汇集多个统计数据以细则标签，寻找交流的弊端字-标签关联，查找其他系统以获取带外数据，以致被困在主题各人大脑中的高等逻辑庸俗也不错用标签函数来抒发。Snorkel Flow 中的象征函数 （LF） 允许以编程阵势拿获上述逻辑。LF 只是一个大肆函数，它吸收一个数据点并输出标签或弃权。您不错在 LF 中作念任何您思作念的事情。要是您能思到一种编程阵势，以优于当场的精度象征数据的某些子集，那么请将其编码为 LF。这使您不错拿获您的界限常识。好多 LF 罗致一种通用体式。关于这些常见的 LF，Snorkel Flow 提供了一个无代码模板库，您需要提供的只是完成它的界限常识块。举例，提供您正在寻找的特定弊端字 - 从何处，Snorkel Flow 将模板代码与您的信息块相王人集，并创建一个可奉行的 LF。底下败露了一个示例。在某些情况下，您可能但愿抒发一种特地特定类型的信号，该信号还莫得相应的模板，或者使用惟有您有权拜访的闭源库 - 在这种情况下，您不错使用 Python SDK 在 Snorkel Flow 集成笔记本中界说自界说 LF，如下所示。当今，咱们还是了解了标签函数偏执不错使用的千般场景，让咱们看一下完整的端到端机器学习责任经由。将通盘内容与 MinIO 放在全辖底下败露了使用 MinIO 和 Snorkel Flow 的机器学习责任经由。原始数据：MinIO 是汇集和存储原始非结构化数据的最好科罚有策画。此外【BLK-193】kira★kira BLACK GAL DEBUT 日焼け黒ギャル専属デビュー 即ズボ青姦露出ナマ姦中出し EMIRI2014-11-19kira☆kira&$kira☆kir118分钟，要是您不使用文档何况具有结构化数据，则不错在当代数据湖的高下文中使用 MinIO。相关翔实信息，请放哨咱们的当代数据湖参考体捆绑构。MinIO 还领有好多用于载入数据的出色器具。（这是在参考体捆绑构的引入层中完成的。标签和构建：标签和构建阶段创建标签函数。岂论它们是通过模板创建的照旧由工程师手写的，它们都将在此阶段进行汇总额准备。集成和料理：一朝您准备好了通盘 LF，就不错运行它们来生成标签。请探究手动象征一小部分数据。这种手动象征的数据称为大地实况，您不错将 LF 的恶果与大地实况进行相比，以推断其性能。准备好不息进行模子试验后，应将新象征数据的副本保存回 MinIO 进行撑抓。试验和部署：取得齐备象征的数据集后，下一步是试验模子。您不错使用 Snorkel Flow 的模子试验界面，该界面与 Scikit-Learn、XGBoost、Transformer 和 Flair 等兼容。要是您快意，不错离线试验自界说模子，然后通过 Snorkel Flow SDK 上传预计进行分析。分析和监控：试验模子后，您需要使用相宜您的问题的方针（准确性、F1 等）来评估其性能。要是需要擢升质地（在启动实验中简直老是如斯），请放哨模子在哪些方面产生了谬妄的预计。以编程阵势生成的标签可能需要更正。这所以数据为中心的东谈主工智能。您最初通过改造数据来改造模子。惟有当模子对正确象征的数据产生不正确的预计时，才应试虑对模子自己进行改造。性能鼓胀后，即可部署模子。探究监视其随时间推移的性能。跟确切质要求的变化，模子性能会跟着时间的推移而着落，这是很常见的。此时，迭代此过程以微调 LF 和模子。总结在这篇著述中，我界说了以模子为中心的 AI，并先容了以数据为中心的 AI。以数据为中心的 AI 并弗成替代以模子为中心的 AI。以数据为中心的 AI 包含这么一个前提，即在尝试改造模子之前，您应该改造数据偏执标签。要是你仔细思思，这是齐备特意旨的。要是你试图在数据不好的时候改造你的模子，你将不消要隘旋转你的轮子。您的模子将尝试拟合不良数据和标签。您最终会得到一个专为不良数据设想的模子。更好的治安是先建树数据，然后使用高超的数据设想模子。我还简要先容了使用 Snorkel Flow 和 MinIO 的以数据为中心的 AI。将 Snorkel Flow 与 MinIO 王人集使用，提供了一种使用八成保存大批原始数据和通盘实验恶果的存储科罚有策画进行数据实验的治安。