Artwork

เนื้อหาจัดทำโดย HackerNoon เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก HackerNoon หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Player FM - แอป Podcast
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !

Comparison of Machine Learning Methods: Conclusions and Future Work, and References

22:57
 
แบ่งปัน
 

Manage episode 427539657 series 3474148
เนื้อหาจัดทำโดย HackerNoon เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก HackerNoon หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/comparison-of-machine-learning-methods-conclusions-and-future-work-and-references.
This study proposes a set of carefully curated linguistic features for shallow machine learning methods and compares their performance with deep language models
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #natural-language-processing, #machine-learning, #machine-learning-methods, #shallow-machine-learning, #ensemble-machine-learning, #deep-language-models, #types-of-machine-learning, #machine-learning-assignment, and more.
This story was written by: @hashfunction. Learn more about this writer by checking @hashfunction's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
This study proposes a set of carefully curated linguistic features for shallow machine learning methods and compares their performance with deep language models.

  continue reading

316 ตอน

Artwork
iconแบ่งปัน
 
Manage episode 427539657 series 3474148
เนื้อหาจัดทำโดย HackerNoon เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก HackerNoon หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/comparison-of-machine-learning-methods-conclusions-and-future-work-and-references.
This study proposes a set of carefully curated linguistic features for shallow machine learning methods and compares their performance with deep language models
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #natural-language-processing, #machine-learning, #machine-learning-methods, #shallow-machine-learning, #ensemble-machine-learning, #deep-language-models, #types-of-machine-learning, #machine-learning-assignment, and more.
This story was written by: @hashfunction. Learn more about this writer by checking @hashfunction's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
This study proposes a set of carefully curated linguistic features for shallow machine learning methods and compares their performance with deep language models.

  continue reading

316 ตอน

Wszystkie odcinki

×
 
Loading …

ขอต้อนรับสู่ Player FM!

Player FM กำลังหาเว็บ

 

คู่มืออ้างอิงด่วน

ฟังรายการนี้ในขณะที่คุณสำรวจ
เล่น