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Practical Weak Supervision (eBook)

Amit Bahree, Senja Filipi, Wee Hyong Tok (Autoren)

eBook Download: EPUB

2021
192 Seiten
O'Reilly Media (Verlag)
978-1-4920-7701-5 (ISBN)

Most data scientists and engineers today rely on quality labeled data to train machine learning models. But building a training set manually is time-consuming and expensive, leaving many companies with unfinished ML projects. There's a more practical approach. In this book, Wee Hyong Tok, Amit Bahree, and Senja Filipi show you how to create products using weakly supervised learning models.You'll learn how to build natural language processing and computer vision projects using weakly labeled datasets from Snorkel, a spin-off from the Stanford AI Lab. Because so many companies have pursued ML projects that never go beyond their labs, this book also provides a guide on how to ship the deep learning models you build.Get up to speed on the field of weak supervision, including ways to use it as part of the data science processUse Snorkel AI for weak supervision and data programmingGet code examples for using Snorkel to label text and image datasetsUse a weakly labeled dataset for text and image classificationLearn practical considerations for using Snorkel with large datasets and using Spark clusters to scale labeling

Erscheint lt. Verlag	30.9.2021
Sprache	englisch
Themenwelt	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
Themenwelt	Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management
ISBN-10	1-4920-7701-1 / 1492077011
ISBN-13	978-1-4920-7701-5 / 9781492077015

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