Модели трансформеров на данный момент являются state-of-the-art решениями в мире обработки естественного языка. Новые, более крупные и качественные модели появляются почти каждый месяц, устанавливая новые критерии производительности по широкому кругу задач. В данной статье мы будем использовать модель трансформера для бинарной классификации текста. Для работы с текстом существует большое количество решений. Самая простая и популярная […]

При решении практических задач классификации часто приходится сталкиваться с дисбалансом классов. Такая ситуация может влиять на итоговый результат модели. Хочу рассказать, как дисбаланс и его устранение отражается на результатах классификации на примере простого классификатора логистической регрессии.

Модель хорошо адаптировалась к наблюдениям из обучающего датасета, но показала плохое качество предсказания на тестовом? Расскажу о способе, который поможет заранее предусмотреть, чтобы такая проблема при обучении модели не случилась

Решение задачи классификации наблюдений при явном доминировании одного класса в выборке над другим прежде всего опирается на природу дисбаланса, как обосновать применимость методов, не уйти в решение задачи поиска аномалий и верно классифицировать наблюдения рассмотрим в статье

Хотите узнать самый легкий способ создания точных моделей с отличным показателем характеристик, исходя из их простоты? Тогда это статья для Вас!