टेक्स्ट की कैटगरी तय करना, मशीन लर्निंग की एक बुनियादी समस्या है. इसमें कई तरह के प्रॉडक्ट का इस्तेमाल किया जाता है. इस गाइड में, हमने टेक्स्ट क्लासिफ़िकेशन वर्कफ़्लो को कई चरणों में बांटा है. हर चरण के लिए, हमने आपके खास डेटासेट की विशेषताओं के आधार पर एक कस्टमाइज़ किए गए तरीके का सुझाव दिया है. खास तौर पर, सैंपल की संख्या और हर सैंपल के लिए इस्तेमाल किए गए शब्दों की संख्या के अनुपात का इस्तेमाल करके, हम आपको ऐसे मॉडल टाइप का सुझाव देते हैं जो आपको फटाफट सबसे अच्छी परफ़ॉर्मेंस के करीब ले जाए. अन्य चरण इसी विकल्प को ध्यान में रखकर बनाए गए हैं. हमें उम्मीद है कि इस गाइड में दिए गए साथ में दिए गए कोड, और flowचार्ट से आपको टेक्स्ट क्लासिफ़िकेशन की समस्या को सीखने, समझने, और आसानी से हल करने में मदद मिलेगी.
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आखिरी बार 2023-10-23 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2023-10-23 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["This guide provides a structured workflow for text classification, breaking it down into manageable steps tailored to your dataset's characteristics."],["Model selection is guided by the ratio of samples to words per sample, helping you quickly identify a suitable model for optimal performance."],["The guide includes code and a flowchart to facilitate learning, understanding, and implementing a first-cut solution for your text classification problem."]]],[]]