Ich möchte, dass Sie mit einem Machine Learning Modell, das tun kann Binary Klassifizierung. Hier sind einige Informationen über den Datensatz: Name: Amazon Bewertungen Trainingsmuster: 1800000 Anzahl der Klassen: 2 Längste Sequenz = 258 Hier sind einige Spezifikationen über Modell: Kann Feinabstimmung oder Zug von Grund auf neu Sollte Priorität Inferenzgeschwindigkeit Training Geschwindigkeit: spielt keine Rolle Metrics: Genauigkeit, Präzision, AUC
Ein gutes Machine-Learning-Modell für die binäre Klassifizierung auf dem Amazon Reviews Datensatz ist ein Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerk mit einer Convolutional Neural Network (CNN) Schicht. Dieses Modell kann fein abgestimmt werden oder von Grund auf von Ihrer Präferenz trainiert werden. LSTMs sind ideal für die Handhabung von Sequenzdaten, wie Textdaten, und die CNN-Ebene kann helfen, relevante Funktionen aus den Textdaten extrahieren. Für Inferenzgeschwindigkeit können Sie die TensorRT-Bibliothek von NVIDIA verwenden, um das Modell für die Bereitstellung auf GPUs zu optimieren. In Bezug auf Metriken können Sie Genauigkeit, Präzision und AUC verwenden, um die Leistung des Modells zu bewerten. Während des Trainings können Sie binäre Cross-Entropie Verlust als Verlustfunktion verwenden, um zu optimieren.