Раньше компьютеры могли только выполнять ваши команды, но не сохранять их. Хотя люди в то время имели свою долю неудач, эти усилия положили начало развитию искусственного интеллекта (ИИ), который сегодня правит всем. Благодаря технологии искусственного интеллекта машины могут имитировать поведение человека. С другой стороны, машинное обучение (МО) является частью ИИ. Это может позволить машинам автоматически обучаться, используя прошлые данные, без детального программирования...

Создание поисковой системы по литературе по исследованию коронавируса на базе данных CORD-19 Повышение эффективности исследований COVID-19 Ученые изо всех сил пытаются исследовать COVID-19, но прогресс не всегда бывает таким чистым и эффективным, как нам хотелось бы думать. Несколько дней назад Институт Аллена, Microsoft и другие выпустили CORD-19, (насколько мне известно) беспрецедентный набор данных, полный тысяч медицинских статей о коронавирусе (и связанных темах). Как пишет..

В этой статье мы собираемся преобразовать набор статических рекомендаций фильмов в персонализированные: чтобы они также зависели от прошлого поведения посетителя в рамках текущего сеанса. Что не так со статическими рекомендациями? Когда вам нужно ранжировать список «вам также могут понравиться» фильмы, может возникнуть вопрос контекстуальной двусмысленности. Хороший пример — фильм «Вспомнить все». Вам нравится научная фантастика? Или только Шварценеггер? Или, может быть, что-то о..

Когда у тебя есть только молоток, все выглядит как гвоздь. Поиск — это безусловно мой молот , поэтому мне легко все оформить как задачу поиска. В конце концов, разве проблема не подразумевает поиск решения? А если серьезно, многие проблемы действительно похожи на поиск, даже если они не связаны с окном поиска и ранжированным списком результатов. Системы рекомендаций часто используют поисковые системы под капотом, особенно для рекомендаций на основе элементов , где элементом..

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ КНИГА Изучение глубокого обучения для поиска В Изучение глубокого обучения для поиска автор и гуру глубокого обучения Томмазо Теофили представляет три главы из своей книги Глубокое обучение для поиска . Внутри вы увидите, как нейронный поиск экономит ваше время и повышает эффективность поиска за счет автоматизации работы, которая раньше выполнялась вручную. Вы также узнаете, как расширить свою поисковую сеть, используя рекуррентную нейронную сеть (RNN),..