A good machine learning model for binary classification on the Amazon reviews dataset is a Long Short-Term Memory (LSTM) network with a Convolutional Neural Network (CNN) layer. This model can be fine-tuned or trained from scratch depending on your preference. 
LSTMs are great for handling sequential data, such as text data, and the CNN layer can help extract relevant features from the text data. 
For inference speed, you can use the TensorRT library by NVIDIA to optimize the model for deployment on GPUs. 
In terms of metrics, you can use accuracy, precision, and AUC to evaluate the performance of the model. During training, you can use binary cross-entropy loss as the loss function to optimize.
โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ดีสำหรับการจัดประเภทไบนารีบนชุดข้อมูลรีวิวของ Amazon คือเครือข่าย Long Short-Term Memory (LSTM) ที่มีเลเยอร์ Convolutional Neural Network (CNN) นาฬิการุ่นนี้สามารถปรับแต่งหรือฝึกฝนได้ตั้งแต่ต้น ขึ้นอยู่กับความต้องการของคุณ LSTM เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดการข้อมูลตามลำดับ เช่น ข้อมูลข้อความ และเลเยอร์ CNN สามารถช่วยดึงคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องออกจากข้อมูลข้อความได้ สำหรับความเร็วในการอนุมาน คุณสามารถใช้ไลบรารี TensorRT โดย NVIDIA เพื่อปรับโมเดลให้เหมาะสมสำหรับการปรับใช้บน GPU ในแง่ของหน่วยเมตริก คุณสามารถใช้ความแม่นยำ ความแม่นยำ และ AUC เพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองได้ ในระหว่างการฝึก คุณสามารถใช้การสูญเสียเอนโทรปีข้ามแบบไบนารีเป็นฟังก์ชันการสูญเสียเพื่อปรับให้เหมาะสม
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence