Публикации по теме 'research'


Векторный поиск
Векторный поиск в машинном обучении относится к процессу поиска похожих векторов в многомерном пространстве. Обычно это делается с использованием таких методов, как косинусное сходство или евклидово расстояние. Эти методы измеряют сходство между двумя векторами путем сравнения угла или расстояния между ними соответственно. Приложения векторного поиска включают обработку естественного языка, распознавание изображений и системы рекомендаций. Векторный поиск в рекомендательных системах —..
Первый семинар по сопоставлению: введение, тематика и основные моменты
Сопоставление является важной задачей для широкого спектра приложений, включая поиск, рекомендации и интеграцию данных, среди прочего. С распространением социальных сетей и платформ электронной коммерции сопоставление структурированных и неструктурированных источников становится все более важной задачей. По своей сути задача сопоставления направлена ​​на поиск всех пар записей в двух коллекциях, обладающих общими свойствами. Например, HR-платформы/услуги сопоставляют резюме с описанием..
NSF и Atlas AI: совершенствование науки для повышения эффективности сельского хозяйства
На протяжении более 40 лет Американский посевной фонд при поддержке Национального научного фонда (NSF) помогает стартапам и малым предприятиям, таким как Atlas AI, превращать их идеи в рыночные продукты и услуги. С 2019 года наша работа подкрепляется поддержкой этой невероятной программы, и в этом месяце мы очень рады начать нашу работу в качестве получателя NSF Small Business Innovation Research (SBIR) фазы II. Соучредитель Atlas AI Дэвид Лобелл и наш технический директор Джордж..
289 000 статей среднего размера в одном месте
СРЕДНИЙ API 289 000 статей среднего размера в одном месте Представляем наш массивный набор данных из 289 000 статей Medium В век информации данные — это валюта, которая стимулирует инновации и способствует исследовательским прорывам. Мы рады объявить о революционном достижении в области сбора данных: создании колоссального набора данных, включающего 289 тыс. статей на Medium . Эта обширная коллекция представляет собой сокровищницу знаний, тщательно отобранных из 35 различных..
Автоматический мониторинг моделей на основе ML
Жизнь специалиста по данным в Feedzai, развертывания и обслуживания моделей машинного обучения (ML) в крупномасштабных производственных средах, постоянно порождает новые захватывающие и сложные проблемы. В этом посте мы обсудим, как мы разработали функцию продукта Feedzai для решения сложной неконтролируемой проблемы, связанной с мониторингом потоков данных. Производственные системы, такие как платформа управления рисками Feedzai, которая борется с финансовыми преступлениями в режиме..
Реализация исследовательской работы по проекту машинного обучения
Ищете эксперта, который поможет вам преобразовать исследовательские работы по машинному обучению в полезный код? Мы предлагаем реализацию кода в машинном обучении, разработку новых методов. В Codersarts у нас есть команда экспертов по машинному обучению, разработчиков и инженеров, которые помогут вам в реализации исследовательской работы в тот момент, когда вы почувствуете необходимость либо в помощи, либо в наставничестве 1: 1, либо в полном решении статьи. с хорошо..
БаллиNN
Прогнозирование финалов НБА и другой статистики матчей с использованием машинного обучения Задний план Стандартный набор баскетбольной статистики на уровне игры включает в себя, помимо прочего, очки, подборы, блоки и т. д. Хотя эти статистические данные передают ценную информацию об эффективности команды в игре, часто рассчитываются более сложные статистические данные, такие как атакующая эффективность команды, которая определяется как общее количество набранных очков, нормализованное по..