При обращении в Ростелеком каждый клиент преследует свою цель: узнать статус своей заявки, внести изменения в договор, сменить тарифный план, подключить телевидение и еще сотни уникальных потребностей клиента. При этом каждое обращение клиента необходимо достаточно быстро и с заданным уровнем качества автоматически идентифицировать для...
パイソンだよ。最初の質問は Rについてでした。
私は基本的にファイルフォーマットを逆にしています。私が以前出くわしたものはすべて、jsonで圧縮されたprotobufだと言っていました。ONNXフォーマットのモデルはProtocol Buffersファイルで、Googleによって開発されたメッセージファイル形式です。
私は基本的にファイル形式を逆にし始めました。私が以前出会ったものはすべて、jsonで圧縮されたprotobufだと言っていました。ONNXフォーマットのモデルはProtocol Buffersフォーマットのファイルで、Googleが開発したメッセージファイル形式です。
ONNXは何よりもまず言語である。例えば、ここにその演算子のリストが ある。具体的にどのようにプログラム・ファイルを表現するかは、重要だが二次的な問題である。ある言語から別の言語へのコンバーターがあるかどうかが問題になるようだ。
ONNXは何よりもまず言語である。たとえば、ここにその演算子のリストが ある。プログラム・ファイルをどのように表現するかは、重要だが二次的な問題である。どうやら、ある言語から別の言語へのコンバーターがあるかどうかが問題らしい。
ターミナルに詰め込む必要があるなら、すべてをrで行い、最終モデルだけをPythonで訓練することもできる。
googleのcolabを使えば、何もインストールせずに訓練できる。
私はxboxを使って訓練しました。）
ターミナルに詰め込む必要がある場合は、r上ですべてを行い、最終的なものを訓練するためにのみpythonでモデル
何もインストールしなくても、googleのcolabを使えばできる。
ここでは、Rがすべてを備えているという原則に反する問題であり、ほとんどギリシャのようである。おそらく、この言語はその地位を諦め始めているのだろう。
私はこのように教えるためにxboxを使用しました :)
おそらく、冷蔵庫とアイロンを備えたテレビのネットワークを通して教えることは可能でしょう）。
Rはすべてを備えているという原則に反することであり、ほとんどギリシャのようなものだ)
ここでは、Rはすべてを備えているという原則に反する問題であり、ほとんどギリシャのようなものだ）私にとって、そこに必要なものがないのは初めてのことだ。おそらく、この言語は地に足が着かなくなってきているのだろう。
おそらく、冷蔵庫とアイロンを備えたテレビのネットワークを通して教えることが可能なのだろう)
Rでonnxは本当に必要なのか？
基本的にONNXは、モデル/関数/モジュールを実行するときに書かれる、初歩的な数学演算のシーケンスである。サポートされているシーケンスなら何でもONNXに変換できる。しかし、これはすべて非常に緩やかに標準化されているため、このトピックを学んだり、適用したり、コンバータを内蔵しているパッケージだけを適用したりするには、余分な努力が必要です。
RでMOJOで保存されたH2OモデルをPythonコンバータ（JSOM, MOJOからONNXへのコンバータがあるのみ）で変換しようとしたが、うまくいかなかった。このトピックをもっと掘り下げる必要がある。
ライブラリをR（Torch、H2O、XGBoost）に変換する可能性についてリクエストを送った。最後のものだけが返事をくれ、JSONコンバーターを約束してくれた。今のところ結果は出ていない。
一般的に、ONNXアプリケーションのこれらの利点が、それを研究し使用する努力に値するかどうかを評価する必要がある。これは誰もが決めることである。
私がレビューしたすべてのコンバーターパッケージの中で、最も先進的で、よく文書化されており、理解しやすいのは（私の意見では）spox(v0.6.1)です。
幸運を祈る。
ここでは、Rはすべてを備えているという原則に反する問題であり、ほとんどギリシャのようなものだ）私にとって、そこに必要なものがないのは初めてのことだ。おそらく、この言語は地に足が着かなくなってきているのだろう。
おそらく、冷蔵庫とアイロンを備えたテレビのネットワークを通して教えることが可能なのだろう)
この時点で、おそらく、我々は安全に進化の行き止まりに入り、他の正常な種に道を譲ることができる :D
一般的に、ONNXアプリケーションのこれらの利点が、それを学び使用する努力に値するかどうかを評価する必要がある。これは誰もが決めることだ。
まさに私がここで何度も言ってきたことだ。
誰も実用的なモデルを持っていないが、誰もがonnxを介してディープモデルを実装する方法を知る必要がある :)
まさに、私がここで何度も何度も言ってきたことだ。
誰も実用的なモデルを持っていないが、誰もがonnxを介してディープモデルを実装する方法を知る必要がある :)
まあ、少なくとも開発者の仕事に敬意を表して、提案された機能を感じ、研究することは必要だ。そして、適用するかしないかは、誰もが自分で決めればいい。それに、今日は複雑で理解しにくいし、明日はこの変換プロセスを単純化する機会があるかもしれない。
"誰も実用的なモデルを持っていない... "という表現は間違っている。私が言いたいのは、このフォーラムでは実際に市場で動いているモデルをあまり見かけないということだ。しかし、それでいいのだ。誰も苦労して稼いだお金を無駄に手放そうとはしない。
幸運を祈る。
まあ、少なくとも開発者の仕事に対する敬意から、提案された機会を研究することは必要だと思う。そして、それを使うかどうかは誰もが自分で決めればいい。それに、今日は複雑で理解しがたいが、明日は変換プロセスを簡略化できるかもしれない。
もちろん、今行われていることは問題ないし、役に立つだろう。
ただ、行動と思考の論理的順序に従うことが必要なのだ．
そうでない モデルを立ち上げるために、重要で必要な技術を学ぶために多くのリソースと時間を費やすことは、一貫性がありません......
"誰も実用的なモデルを持っていない... "という表現は間違っている。
訂正されると思っていたが......。
もちろん、私は大多数＞95～99.9％という意味で言ったのです。