При изучении темы ядер (kernel) в ML/DS программы вузов, роадмэпы и видео на YouTube обычно рассматривают её через призму SVM, не говоря уже о всеми любимых курсах:). Казалось бы, это неплохо: вот тебе краткое объяснение и модель, которая использует ядра. Но, увы, в этих областях желательно понимать многие процессы интуитивно, так сказать — «тяжело в учении, легко в бою». К тому же, эта тема нечто большее, чем просто метод; она позволяет связать многие вещи в машинном обучении в единую картину через пространство, что я и хочу показать в этой статье.
Liubomyr Horbatko @Flokis_guy
Пользователь
WaveSync: Новый путь к нелинейному анализу эмбеддингов
Средний
8 мин
2.8KWaveSync — новый алгоритм для детального, нелинейного и быстрого анализа сходства эмбеддингов и векторов.
Алгоритм является в большинстве задач заменой линейному косиносному сходству. Он позволяет улучшить точность обработки языка и открывает новые перспективы для разработчиков и исследователей в области NLP.
+6
Информация
- В рейтинге
- Не участвует
- Зарегистрирован
- Активность
Специализация
Data Analyst, ML Engineer
Git
Python
English
Maths
Pytorch