Поиск по сходству позволяет исследовать сложные, неструктурированные наборы данных, но как именно это делается? По своей сути методы сходства количественно определяют, насколько близко два вектора похожи друг на друга, где векторы представляют собой числовые представления объектов данных, таких как документы, изображения, слова, аудиофайлы или временные данные, известные как вложения векторов . Понимая сходство между векторами, мы можем понять сходство между самими объектами данных...

Оптическое распознавание символов Статья Маор Ниссан , Яир Вагшал Визуальное сходство является основным компонентом продуктовых предложений S yte . Хотя этот продукт можно использовать сам по себе, мы также используем визуальное сходство для поддержки различных продуктов. Проблема визуального сходства в том, что оно субъективно. Некоторые рассматривают сходство как все, что имеет общие визуальные атрибуты, такие как цвет, длина рукава или материал. Одну из проблем с визуальным..

По словам профессора Массачусетского технологического института Гилберта Стрэнга, «прекрасная вещь, случившаяся в линейной алгебре при его жизни, — это «разложение по сингулярным значениям». Процесс, при котором прямоугольный фрагмент данных (матрица) разбивается на несколько частей. Сначала самая важная часть, затем следующая важная часть и так далее… Если специалист по данным может найти эти самые важные части, остановиться на этом, аппроксимировать все данные этими важными частями, вот и..