knodle/knodle
🏗️ Frameworkknodle
PyTorch-фреймворк для слабого обучения и очистки данных от шума при машинном обучении.
Knodle представляет собой комплексный инструментарий для работы со слабым обучением — парадигмой, при которой модели обучаются на больших объемах зашумленных меток, полученных с помощью эвристик. Фреймворк построен на базе PyTorch и обладает модульной архитектурой, позволяющей легко интегрировать различные методы очистки данных и стратегии слабого обучения. Основные возможности включают поддержку сложной агрегации меток, интеграцию с современными NLP-процессами и стандартизированный интерфейс для сравнения методов обучения. Библиотека специально разработана для обработки «шума», неизбежного при использовании методов distant supervision или правил разметки. Предоставляя единый API, Knodle снижает порог входа в исследования слабого обучения, позволяя быстро экспериментировать с алгоритмами очистки и оценивать их влияние на итоговую производительность в задачах извлечения отношений и классификации текста.
💡Основное
- ├─Слабое обучение на PyTorch
- ├─Алгоритмы очистки данных
- └─Стандартизированные бенчмарки
🎯Для
- ├─Исследователи машинного обучения
- ├─Специалисты по данным
- └─NLP-инженеры