本教程展示了工作流程，将文本数据纳入精算分类和回归任务。主要重点是采用基于变压器模型的方法。平均长度为400个单词的车祸描述的数据集，英语和德语可用，以及具有简短财产保险索赔的数据集用来证明这些技术。案例研究应对与多语言环境和长输入序列有关的挑战。他们还展示了解释模型输出，评估和改善模型性能的方法，通过将模型调整到应用程序领域或特定预测任务。最后，该教程提供了在没有或仅有少数标记数据的情况下处理分类任务的实用方法。通过使用最少的预处理和微调的现成自然语言处理（NLP）模型的语言理解技能（NLP）模型实现的结果清楚地证明了用于实际应用的转移学习能力。
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这项研究的目的是介绍基于ANN的软件，以在健壮和集成设计的背景下快速评估转型。它基于由在散布网络应用程序中运行的人工神经网络的集合制成的替代模型。与当前模型相比，替代模型的使用已加强了三个数量级的计算。ARRID提供快速的性能信息，包括制造偏差的效果。因此，它可以帮助设计师在设计过程的早期做出最佳的设计选择。设计师可以在几秒钟内操纵设计参数和操作条件以获取性能信息。
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