Artwork

محتوای ارائه شده توسط HackerNoon. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط HackerNoon یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal
Player FM - برنامه پادکست
با برنامه Player FM !

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

22:57
 
اشتراک گذاری
 

Manage episode 427539657 series 3474148
محتوای ارائه شده توسط HackerNoon. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط HackerNoon یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.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

293 قسمت

Artwork
iconاشتراک گذاری
 
Manage episode 427539657 series 3474148
محتوای ارائه شده توسط HackerNoon. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط HackerNoon یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.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

293 قسمت

همه قسمت ها

×
 
Loading …

به Player FM خوش آمدید!

Player FM در سراسر وب را برای یافتن پادکست های با کیفیت اسکن می کند تا همین الان لذت ببرید. این بهترین برنامه ی پادکست است که در اندروید، آیفون و وب کار می کند. ثبت نام کنید تا اشتراک های شما در بین دستگاه های مختلف همگام سازی شود.

 

راهنمای مرجع سریع