Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
spistreści
12.5.1.CzatnatematNLPIA411
12.5.2.Zaletyiwadykażdegopodejścia
413
12.6.Napędnaczterykoła414
12.6.1.Willosiągasukces414
InstalowanieWilla414■HelloWILL
414
12.7.Procesprojektowania415
12.8.Sztuczki418
12.8.1.Zadawaniepytańzprzewidywalnymiodpowiedziami
418
12.8.2.Byciezabawnym
419
12.8.3.Gdywszystkoinnezawiedzie,trzebawyszukać
419
12.8.4.Byciepopularnym
419
12.8.5.Byćłącznikiem420
12.8.6.Stawaniesięemocjonalnym
420
12.9.Wświecierzeczywistym
420
13.Skalowanie(optymalizacja,zrównoleglanieiprzetwarzaniewsadowe)422
13.1.Zbytwieledobrego(danych)423
13.2.OptymalizowaniealgorytmówNLP
423
13.2.1.Indeksowanie
424
13.2.2.Zaawansowaneindeksowanie
425
13.2.3.ZaawansowaneindeksowaniezapomocąAnnoy
427
13.2.4.Pocowogólestosowaćindeksyprzybliżone?
432
13.2.5.Obejścieindeksowania:dyskretyzacja
433
13.3.AlgorytmyzestałąpamięciąRAM434
13.3.1.Gensim
434
13.3.2.Obliczeniagraficzne
435
13.4.ZrównoleglaniewaszychobliczeńNLP
436
13.4.1.TrenowaniemodeliNLPnaprocesorachgraficznych(GPU)
436
13.4.2.Wynajemakupno
438
13.4.3.OpcjewynajmuGPU438
13.4.4.Jednostkiprzetwarzaniatensorowego
439
13.5.Zmniejszaniezużyciapamięcipodczastrenowaniamodeli440
13.6.UzyskiwaniewgląduwmodelzapomocąTensorBoard442
13.6.1.Jakwizualizowaćzanurzeniasłów
443
xv