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Almacene un número ilimitado de documentos y plantillas de forma segura en la nube y acceda a ellos desde cualquier ubicación o dispositivo. Agregue un nivel adicional de protección a los documentos bloqueándolos con una contraseña, colocándolos en carpetas cifradas o solicitando autenticación de usuario.
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Qué dicen nuestros clientes sobre pdfFiller
Compruébalo leyendo reseñas sobre los recursos más populares:
I enjoy the ability to convert PDF files back into MS Word. Very Often I will start in MS Word and send the document to an employer who then sends me a final version in PDF which is OK until such time as there is a need amend it. As I don't travel with a copier, printer or scanner this creates problems.
2017-02-27
Your customer service on documents that will not download for editing is outstanding. uick resolutioms so I can make the changes I need to make for success.
2017-10-24
These guys are great I signed up for…
These guys are great I signed up for the free 30 day trial. I barely looked at the program just didn’t have time And there was $120 charge They were very professional about it removed her right away I will use them soon
2019-05-13
I just signed up with pdfFiller
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I am a financial Advisor in Edmonton, Alberta Canada
I have been a Broker for 46 years and I use to have an admin assistant that handled all my paperwork
But now I work from home, no admin person or receptionist, I am Chief Bottle washer & Cook
I chatted with Bob Today on a Technical issue on the size of a PDF, He was able to reduce it
I am very happy I found pdfFiller, my new assistant
that doesn't drink my coffee
I will be referring associates to pdfFiller
Thanks
Barry Fisher, JBF Financial
2024-02-06
There is some small issues but for now…
There is some small issues but for now so far so good. Still testing we will see at the long term, is this web site useful or not?
2021-10-02
This is the only and best website I use for all my PDF files needs. The only thing that could be better is the cost of the monthly rate. I'm on a government check and it's almost too expensive for me at this time. I hope that I can somehow afford to keep using this wonderful service, thank you so much!
2021-09-18
We would like become a distributor and sale partner for PDFfiller.
We will design documents and forms to sell through PDFfiller.
Many thanks in advance foryour cooperation.
Best regards,
2020-10-21
Excellent Customer Service
I had a problem with my account of my own making - the agent helped me on that chat and sorted it out in minutes. Professional, courteous, what's not to like? Worth every star!
2020-08-24
I used this one time for squares for a fundraiser and was looking forward to continuing using this service needed for a side job; however, this side job fell through. I thought I had cancelled on March 2, but must have not submitted something. I was charged today. If I could be refunded I would really appreciate it.
2025-03-10
Para las preguntas frecuentes de pdfFiller
A continuación se muestra una lista de las preguntas más comunes de los clientes. Si no encuentras respuesta a tu pregunta, no dudes en contactarnos.
¿Qué pasa si tengo más preguntas?
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¿Qué es la afinación en el aprendizaje profundo?
From Deep Learning Course Wiki. Fine-tuning es un proceso para tomar un modelo de red que ya ha sido entrenado para una tarea determinada, y hacer que realice una segunda tarea similar.
¿Cómo afinar un modelo de aprendizaje profundo?
La práctica común es truncar la última capa (capa máxima blanda) de la red preformada y reemplazarla por nuestra nueva capa máxima blanda que son relevantes a nuestro propio problema. Utilice una tasa de aprendizaje más pequeña para entrenar a la red.
¿Cuál es la diferencia entre la transferencia de aprendizaje y la perfeccionamiento del modelo de aprendizaje profundo?
El aprendizaje de la transferencia es cuando un modelo desarrollado para una tarea se reutiliza para un modelo en una segunda tarea. La sintonización es un enfoque para la transferencia del aprendizaje, y es muy popular en la visión informática y la PNL. El ejemplo más común es cuando un modelo es entrenado en Imagine está afinado en una segunda tarea.
¿Cómo podemos mejorar el rendimiento del modelo de aprendizaje profundo?
Analizar errores (predicciones incorrectas) en el conjunto de datos de validación. Monitorear las activaciones. Monitorizar el porcentaje de nodos muertos. Aplicar recorte de gradientes (en particular NLP) para controlar los gradientes de explotación. Mezclar datos (manual o programáticamente).
¿Qué es la sintonización del modelo?
Tuning es el proceso de maximización del rendimiento de un modelo sin sobreajustarse o crear una varianza demasiado alta. Los hiperparámetros difieren de otros parámetros de modelo, ya que no son aprendidos por el modelo automáticamente a través de métodos de entrenamiento.
¿Cómo sintonizar una red?
La práctica común es truncar la última capa (capa máxima blanda) de la red preformada y reemplazarla por nuestra nueva capa máxima blanda que son relevantes a nuestro propio problema. Utilice una tasa de aprendizaje más pequeña para entrenar a la red.
¿Qué es la red neuronal afinadora?
Fine-tuning es un proceso para tomar un modelo de red que ya ha sido entrenado para una tarea determinada, y hacer que realice una segunda tarea similar.
¿Qué es la afinación en el aprendizaje de transferencias?
Ajuste es un enfoque para transferir el aprendizaje. En Transferencia de Aprendizaje o Adaptación de Dominio formamos el modelo con un conjunto de datos y después de entrenar el mismo modelo con otro conjunto de datos que tiene una distribución diferente de clases, o incluso con otras clases que en el conjunto de datos de formación).
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