მომხმარებელთა შეფასებების სენტიმენტური ანალიზის მიკროსერვისის შექმნა Google Cloud-ზე
სტატია აღწერს მიკროსერვისის შექმნის პროცესს, რომელიც Discord-ში დატოვებულ მომხმარებელთა შეფასებებს ავტომატურად აანალიზებს და მათ პოზიტიურ ან ნეგატიურ შინაარსს განსაზღვრავს. ავტორი განიხილავს საწყის სირთულეებს მოდელის ჩატვირთვისა (როგორიცაა .h5 ფაილის ტიპის გაგება) და შესაბამისი ღრუბლოვანი პლატფორმის შერჩევისას (AI-Platform Prediction, App Engine, Cloud Run). საბოლოოდ, წარმოადგენს Cloud Run-სა და PyTorch-ზე დაფუძნებულ, Docker-ის გამოყენებით განხორციელებულ გადაწყვეტას, რომელიც ოპტიმიზირებულია მეხს
მომხმარებლის საჭიროებების გაგება Auto ML-ით: HuggingFace AutoTrain-ისა და Kili-ის ინტეგრაცია
სტატია განიხილავს, თუ როგორ შეიძლება ავტომატური მანქანური სწავლის (Auto ML) გამოყენება, კერძოდ HuggingFace AutoTrain-ისა და Kili პლატფორმის მეშვეობით, მომხმარებელთა საჭიროებების ეფექტურად გასაგებად. წარმოდგენილია ტექსტის კლასიფიკაციისა და სენტიმენტური ანალიზის აქტიური სწავლის პაიპლაინის აგება, Medium-ის მომხმარებლის მიმოხილვების მაგალითზე Google Play Store-იდან. ეს მეთოდი ამცირებს ხარჯებს და აჩქარებს მონაცემთა ეტიკეტირებისა და მოდელის ვარჯიშის პროცესს.