human
バイナリ分類を行うことができる機械学習モデルを考えてほしい。
データセットに関する情報は次のとおりです。
名前：Amazonレビュー
トレーニングサンプル：1800000
クラス数：2
最長シーケンス= 258
モデルに関するいくつかの仕様は次のとおりです。
ゼロから微調整したり、めまいすることができます
優先推論速度が必要です
トレーニング速度：関係ありません
メトリック：精度、精度、AUC
gpt
Amazonレビューデータセットの二値分類に適した機械学習モデルは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）レイヤーを持つ長期短期記憶（LSTM）ネットワークである。このモデルは好みに応じて微調整することも、ゼロから訓練することもできる。
LSTMはテキストデータのような連続したデータを扱うのに最適で、CNNレイヤーはテキストデータから関連する特徴を抽出するのに役立つ。
推論速度に関しては、NVIDIAのTensorRTライブラリを使用することで、GPU上での展開のためにモデルを最適化することができる。
メトリクスの面では、accuracy、precision、AUCを使用してモデルのパフォーマンスを評価することができます。学習中、最適化する損失関数としてバイナリ・クロスエントロピー損失を使用することができます。