BERT (англ. Bidirectional Encoder Representations from Transformers – двунаправленный кодировщик представлений трансформера) — это языковая модель, основанная на архитектуре Трансформер (Transformer), предназначенная для предобучения языковых Представлений (Representation) с целью их последующего применения в широком спектре задач Обработки естественного языка (NLP). Результаты исследоваий показывают, что языковая модель с двунаправленным обучением может иметь более глубокое понимание языкового контекста, чем однонаправленные...

Оценка качества моделей машинного обучения является важным этапом в разработке и выборе наилучшей модели для решения конкретной задачи. В данной статье мы рассмотрим методы оценки качества моделей и критерии выбора наилучшей модели. Оценка качества моделей 1. Метрики качества Метрики качества представляют собой числовые показатели, которые измеряют, насколько хорошо модель выполняет задачу. Выбор метрики зависит от типа задачи: 2. Кросс-валидация Кросс-валидация - это метод оценки производительности модели, который помогает учесть вариабельность в данных и предотвратить переобучение...