<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Men sizdan binar tasnifni amalga oshiradigan Mashina o'rganish modeli bilan kelishingizni xohlayman. Ma'lumotlar to'plami haqida ba'zi ma'lumotlar: Ism: Amazon sharhlari O'quv namunalari: 1800000 Sinflar soni: 2 Eng uzun ketma-ketlik = 258 Model haqida ba'zi xususiyatlar: Yaxshi sozlanishi mumkin yoki noldan o'rganish kerakmi? Avvalo xulosa qilish tezligi O'quv tezligi: ahamiyat bermaydi Metriklar: aniqlik, aniqlik, AUC<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Amazon sharhlari ma'lumotlar to'plamidagi ikkalali tasniflash uchun yaxshi mashina o'rganish modeli - bu uzun qisqa muddatli xotira (LSTM) tarmog'i, konvolyutiv neyron tarmog'i (CNN) qatlami bilan. Ushbu modelni sizning xohishingizga qarab sozlash yoki noldan o'qitish mumkin. LSTMlar ketma-ket ma'lumotlarni, masalan, matn ma'lumotlarini boshqarish uchun juda mos keladi va CNN qatlami matn ma'lumotlaridan tegishli xususiyatlarni ajratib olishga yordam beradi. Ishtirok tezligi uchun siz NVIDIA tomonidan TensorRT kutubxonasidan foydalanib, modelni GPU-larda joylashtirish uchun optimallashtirishingiz mumkin. Metrik jihatdan, modelning ishlashini baholash uchun aniqlik, aniqlik va AUC dan foydalanishingiz mumkin. O'qitish paytida<|eot_id|>