❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_169

🔠 Что содержит в себе torchtext ? (Часть_1)

TorchText - это библиотека, предоставляющая удобные инструменты для обработки текстовых данных при использовании фреймворка PyTorch. Она предназначена для упрощения и стандартизации процесса загрузки, предобработки и обработки текстовых данных в задачах машинного обучения и обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP).

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#PyTorch #NLP #TextProcessing #MachineLearning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_169

🔠 Что содержит в себе torchtext ? (Часть_2)

1. Fields (Поля): Fields определяют, каким образом данные текста будут обрабатываться и представляться. Они определяют тип данных, предобработку текста (токенизацию, преобразование регистра, удаление стоп-слов и т. д.) и другие преобразования, необходимые для представления текста в виде числовых тензоров.

2. Datasets (Наборы данных): TorchText предоставляет классы для загрузки и предобработки текстовых данных. Он позволяет загружать данные из различных форматов, таких как CSV, TSV, JSON и других, а также предоставляет удобный интерфейс для работы с данными.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#PyTorch #NLP #TextProcessing #MachineLearning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_169

🔠 Что содержит в себе torchtext ? (Часть_3)

3. Iterators (Итераторы): TorchText предоставляет итераторы для эффективного итерирования по данным во время обучения модели. Итераторы позволяют автоматически выполнять пакетирование данных, применять сортировку по длине последовательностей (для работы с паддингом), а также предоставляют другие возможности для управления итерациями по данным.

4. Vocabulary (Словарь): TorchText позволяет автоматически строить словарь (vocabulary) на основе текстовых данных. Словарь содержит уникальные токены, найденные в данных, и их соответствующие числовые индексы. Он используется для преобразования текста в числовые представления, такие как индексы слов.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#PyTorch #NLP #TextProcessing #MachineLearning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_169

🔠 Что содержит в себе torchtext ? (Часть_4)

5. Pretrained word embeddings (Предобученные эмбеддинги слов): TorchText предоставляет интеграцию с предобученными эмбеддингами слов, такими как GloVe или Word2Vec. Они могут быть автоматически загружены и использованы для инициализации эмбеддингов слов в моделях.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#PyTorch #NLP #TextProcessing #MachineLearning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_170

🔠 Как устроен torchvision ? (Часть_1)

Torchvision - это пакет, предоставляющий удобные инструменты для работы с компьютерным зрением (computer vision) в фреймворке PyTorch. Он предоставляет набор функций и классов для загрузки, предобработки, аугментации и визуализации изображений и данных в задачах компьютерного зрения.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#Torchvision #ComputerVision #ImageProcessing #PyTorch