Я занимался этой темой последние три года в Ubisoft, но до сих пор не нашел подходящих наборов данных для экспериментов в своем блоге. Эта статья положит начало серии статей, посвященных рекомендательным системам для такого контента, как фильмы, телешоу, видеоигры, книги и музыка. Со всеми этими блокировками я перезапустился, чтобы потреблять контент на нескольких потоковых платформах, таких как Netflix, Disney+ и т. д. Я хотел бы погрузиться в эту область, чтобы создать рекомендательные..

В современном мире мы все знаем, что машинное обучение, искусственный интеллект — эти технологии являются решением для любой задачи. Вы все знаете, насколько рискованной является работа над человеческим интеллектом при обучении машины с помощью языка программирования и математики. Как-то мы пытались заставить модели научить машины понимать задачу, которую мы хотим, чтобы они выполняли за нас. Но как мы на них полагаемся? Вот почему, чтобы быть уверенным в машинах, независимо от..

сопутствующая запись в блоге На пути к лучшей оценке для прогнозирования динамических ссылок , которая появится в наборе данных и контрольных показателях NeurIPS 2022 Многие отношения реального мира можно сформулировать в виде графов с узлами, представляющими сущности, и ребрами, являющимися отношениями между сущностями. В динамическом графе узлы и ребра появляются и исчезают, а атрибуты и веса меняются со временем. Используя приведенную выше сеть голосования в канадском..

После обучения модели классификации ключевым важным шагом является ее проверка на контрольных выборках и проверка производительности модели. В модели классификации доступно множество показателей производительности. Расчет производительности модели в задаче классификации довольно сложен. Прежде чем сделать вывод о производительности модели, всегда следует проверять все показатели производительности и разумно их соблюдать. В дальнейшем чтении мы увидим, почему проверить модель классификации..

Прогнозы машинного обучения в бейсболе на 2022 год: взгляд на будущее Мы вернулись! Всем удачного бейсбольного сезона. В прошлом году я опубликовал свой опыт построения бейсбольных прогнозов с использованием моделей машинного обучения. Я сделал это в двух частях: 1. Бейсбол и машинное обучение: подход науки о данных к прогнозам на 2021 год 2. Бейсбол и машинное обучение, часть 2: подход науки о данных к прогнозам на 2021 год . » Я немного обновил свои модели в этом году, но в..

Авторы: Норберт Маагер и Мариан Титц (Otto Group data.works GmbH) tl;dr: Стремясь автоматически отвечать на письма, мы исследуем меньшие и более крупные LLM, а также более классические подходы и сравниваем их на двух реальных наборах данных (почта службы поддержки клиентов). и данные чата). Мы пришли к выводу, что tf-idf/логистическая регрессия по-прежнему конкурентоспособны, но LLM конкурентоспособны, особенно в качестве базовых моделей, когда доступны только ограниченные..