Публикации по теме 'information-retrieval'


Обучение современных моделей семантического поиска
TLDR . Ключевым нововведением, позволившим добиться огромного прогресса в семантическом поиске, стало улучшение методологии обучения. Наивные подходы к контрастному обучению не представляют собой достаточно сложной проблемы, чтобы заставить модели изучать интересные представления. Ошибочная выборка ложноотрицательных примеров сильно снижает производительность модели. Новые методы, сочетающие в себе дистилляцию из более крупных, но неэффективных моделей учителей, а также жесткий..
Минималистские модели ранжирования в поиске
Разработчики поисковых приложений приложили немало усилий для оптимизации ранжирования результатов поиска, особенно в таких областях, как электронная торговля, где постепенное улучшение ранжирования напрямую влияет на доход. В результате были вложены десятилетия в методы, которые применяют машинное обучение к ранжированию , а в последнее время — в нейронные подходы. Вместо того, чтобы повторять свои опасения по поводу отличения ранжирования от релевантности , я решил применить другой..
Глубокое обучение в поиске информации. Часть III: Рейтинг
Это третья статья из серии Глубокое обучение в информационном поиске . Эта серия предназначена для тех, кто знаком с основами глубокого обучения и хотел бы углубиться в область современного поиска информации. В предыдущих частях мы рассмотрели разреженные и плотные методы поиска. Каждое семейство методов имеет свои преимущества и недостатки. Но, как уже упоминалось в предыдущей статье, методы плотного поиска и разреженного поиска обычно используются в качестве первого шага..
Поиск в Infosys Wingspan: опыт курса CoRise «Поиск с машинным обучением»
Воспроизведено из оригинальной статьи на CoRise : https://corise.com/blog/search-at-infosys-wingspan-experiences-from-corise-s-search-with-machine-learning-course Infosys Wingspan — это многопользовательская, облачная и мобильная платформа обучения, используемая несколькими клиентами в сфере образования, повышения квалификации, управления знаниями и управления организационными изменениями. По сути, это означает, что платформа является домом для множества артефактов обучения, и одно из..
Технологии, используемые в Data Mining
Проще говоря, интеллектуальный анализ данных — это процесс извлечения пригодных для использования данных из большего количества необработанных данных, процесс анализа больших баз данных для создания свежих данных. Междисциплинарный характер исследований и разработок в области интеллектуального анализа данных в значительной степени способствует успеху интеллектуального анализа данных и широкому спектру приложений. Вот несколько примеров областей, которые оказали значительное влияние на..
Семантический поиск продуктов
В этом посте рассматриваются последние методы семантического поиска продуктов, особенно модели нейронных сетей. Мы вводим и классифицируем ряд моделей и описываем общие черты и различия в их характеристиках, таких как архитектура модели, функция потерь и т. д. Мы считаем, что знакомство с различными вариантами строительных блоков в моделях семантического поиска продуктов полезно для практиков при разработке. решения собственных проблем. Введение Поиск продуктов касается проблемы поиска..
Создание системы рекомендаций для музыкальных плейлистов
Материалы взяты из нашей статьи под названием «Представление, исследование и рекомендация музыкальных плейлистов». Краткое резюме Цель Цель этой работы - представить списки воспроизведения таким образом, чтобы охватить истинную сущность списка воспроизведения, то есть такую ​​информацию, как тип, жанр, разнообразие, порядок и количество песен в списке воспроизведения, и которые могут использоваться для таких задач, как как обнаружение и рекомендация плейлистов. Вклад Создал..