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
Amazon Reviews Datasetのバイナリ分類のための優れ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）層を備えた長期の短期メモリ（LSTM）ネットワークです。このモデルは、好みに応じて微調整またはゼロから訓練することができます。
LSTMは、テキストデータなどのシーケンシャルデータの処理に最適であり、CNNレイヤーはテキストデータから関連する機能を抽出するのに役立ちます。
推論速度のために、NvidiaによるTensortrt Libraryを使用して、GPUでの展開のモデルを最適化できます。
メトリックに関しては、精度、精度、およびAUCを使用して、モデルのパフォーマンスを評価できます。トレーニング中に、損失関数としてバイナリクロスエントロピー損失を最適化することができます。