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日本語の学習済み BERT は文から単語への分かち書き，単語からサブワードへの分割の処理にいくつかの選択肢が存在します． また，単語をサブワードに分割する際に利用する語彙についても構築方法に数種類のバリエーションがあります． 本リポジトリでは，公開されている学習済み BERT モデルについて， 分かち書き・サブワード分割・語彙構築アルゴリズムそれぞれどのアルゴリズムが採用されているかを表にまとめています． A list of pre-trained BERT models for Japanese. Japanese is a complicated language; which doesn't have any word boundaries and has many kind of characters. Therefore, it requires word segmentatio
ml-system-design-pattern
Skip to the content. English Korean 機械学習システム デザインパターン 機械学習システムを本番稼働させるために必要な学習、推論、運用のアーキテクチャ・デザイン・パターン集です。 目的 このドキュメントの目的は機械学習システムを本番稼働させるためのシステム・デザイン・パターンを説明することです。 このドキュメントは機械学習のモデル開発でパフォーマンスを向上させる方法（正解率やRMSE）を説明するものではありませんが、パターンによってはその手法に言及することもあります。 前提 このドキュメントで書かれる機械学習システムパターンのほとんどは、パブリック・クラウドおよびKubernetesを使って稼働させることを前提に記述されています。特定のプログラミング言語に依存しない内容にするよう努めますが、機械学習で使われる最もポピュラーな言語がPythonであるため、ほ
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GitHub - shap/shap: A game theoretic approach to explain the output of any machine learning model.