BM103: Transformery w uczeniu maszynowym - możliwości i ograniczenia
![BM103: Transformery w uczeniu maszynowym - możliwości i ograniczenia](https://d3wo5wojvuv7l.cloudfront.net/t_square_limited_480/images.spreaker.com/original/cc0e33d3a8b41189b41aad29e69fe847.jpg)
Regístrate gratis
Escucha este episodio y muchos más. ¡Disfruta de los mejores podcasts en Spreaker!
Descarga y escucha en cualquier lugar
Descarga tus episodios favoritos y disfrútalos, ¡dondequiera que estés! Regístrate o inicia sesión ahora para acceder a la escucha sin conexión.
Descripción
W uczeniu maszynowym istnieje wiele różnych rozwiązań i są grube książki, które opisują je wszystkie, ale z grubsza rzecz ujmując jest kilka rzeczy, które trzeba poznać. Jedną z nich jest...
mostra másJedną z nich jest na pewno Performance i Transformery, który zostały stworzone z myślą o usprawnieniach NLP, czyli dziedziny nauki i technologii poświęconej przetwarzaniu języka naturalnego, ale w tej chwili ich wykorzystanie jest znacznie szersze.
Moim gościem jest Krzysztof Choromański, który zrobił doktorat na Uniwersytecie w Kolumbii. Pracuje już od 7 lat w Google Brain Robotics. Jest autorem ciekawych publikacji naukowych i ma wiele wartościowego do powiedzenia w temacie dzisiejszego odcinka.
Información
Autor | Vladimir |
Página web | - |
Etiquetas |
Copyright 2024 - Spreaker Inc. an iHeartMedia Company