Gradient Boosting Algorithm 으로 Text Classification Task 를 수행해봅니다. Text 를 raw input 으로 입력할때와 learned embedding 형태로 입력할 때의 성능 차이를 비교해보고 뉴럴넷과 Gradient Boost 의 조합을 통항 성능 향상 방법을 확인합니다.
💁 세미나 안내
- 날짜 : 2022년 10월 25일 화요일
- 시간 : PM 2:00 ~ PM 2:50
- 장소 : 온라인
- 접속링크 : 실시간 라이브
🧑🏫 세미나 내용
- 연계 케라스 예제 : Text classification using Decision Forests and pretrained embeddings
- 1차시: Gradient Boosting Algorithm 및 Universal Sentence Encoder 이해
- 2차시: Keras 예제를 통한 실습
- 3차시: Learned Embedding 이 GBM 의 성능에 미치는 효과 고찰
🧑🚀 연사 소개
- 이동훈 (현직 치과의사)
- 시계열, 정형데이터 분석
- 고해상도 음성 스펙트럼 분석을 위한 효율적 알고리즘 개발
- NIPA 인공지능 경진대회 다수 수상
✍ 세미나 신청하기
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✨ 주최/주관
- 주최 : 대덕특구 SPACE-S
- 주관 : 케라스 코리아 페이스북 그룹 운영진
- 운영 : 따뜻한 메이커 연구소, 인공지능팩토리
🗓 DLD 2022 전체 프로그램 소개
본 세미나는 DLD 2022 프로그램 중 하나입니다. 아래 링크에서 전체 프로그램인 케라스 실용 예제 및 개발 가이드를 확인해주세요.
[DLD 2022] 케라스 실용 예제 및 개발 가이드 컨퍼런스
🖼 썸네일 프롬프트 소개
본 태스크의 썸네일은 케라스 마스코트인 유니콘과 우주인 조합으로 스테이블 디퓨전 모델을 통해 만들어졌습니다. 이때 사용된 프롬프트는 아래와 같습니다.
a illustration of an astronaut riding a unicorn horse with a white horn, red hair, and a red tail, Govee lighting, colourful, 8 k, unreal engine