Cihazdaki Sınıflandırıcı

Haberin kalitesini, kritik olup olmadığını ve duygusunu cihazınızda ölçen yaklaşık 7 MB boyutundaki yerleşik klasik makine öğrenmesi sistemidir.

MagPunk, buluttaki devasa modelleri kullanmak yerine, cihazınıza entegre edilmiş küçük boyutlu (≈7 MB) klasik makine öğrenmesi algoritmaları çalıştırır. Harf ve kelimelerden oluşan 16.000 (8.000 + 8.000) civarı boyuta sahip bir alanda L2 normalizasyonu ile eğitilmiş bu hafif model, size gelen her haberin istatistiksel tonunu hızla hesaplar.

Örnek: İnternetiniz yokken bile telefonunuzun haberdeki negatif kelime yoğunluğunu saniyeler içinde hesaplayabilmesi.

Derinleş

Bu model, gerçek akıştan alınmış binlerce başlık üzerinden eğitilmiştir (v1.0.0 sürümündeki eğitim seti 42.362 başlıktan oluşur ve bunun %85’i olan 36.002 veri eğitimde, %15’i olan 6.360 veri held-out testi olarak kullanılır; modelde deterministik bölme için seed=42 kullanılmıştır). Cihazdaki modelin çalışması tamamen şeffaftır: Model, TF = 1 + ln(geçiş) ve IDF = ln((1+N)/(1+df)) + 1 formülleriyle kelime ağırlıklarını hesaplar. L-BFGS yöntemiyle en fazla 2000 iterasyonla eğitilir. Karar mekanizması z = b + Σ(wᵢ·xᵢ) üzerinden sigmoid fonksiyona girerek bir olasılığa dönüştürülür.