❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_49
🔠Q_49: Что такое Social world knowledge ?
✔️Ответ:
Social world knowledge относится к понятию, что компьютерная система обладает пониманием социальных и культурных аспектов реального мира. Она обучается различным социальным нормам, правилам поведения, ценностям и концепциям, которые приняты в обществе. Это включает знания о повседневной жизни, культурных особенностях, обычаях, традициях и прочем, что является неотъемлемой частью общения и взаимодействия людей.
https://arxiv.org/pdf/2306.16299.pdf
#work #Social #word #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_49: Что такое Social world knowledge ?
✔️Ответ:
Social world knowledge относится к понятию, что компьютерная система обладает пониманием социальных и культурных аспектов реального мира. Она обучается различным социальным нормам, правилам поведения, ценностям и концепциям, которые приняты в обществе. Это включает знания о повседневной жизни, культурных особенностях, обычаях, традициях и прочем, что является неотъемлемой частью общения и взаимодействия людей.
https://arxiv.org/pdf/2306.16299.pdf
#work #Social #word #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_50
🔠Q_50: Что такое эмбединги ?
✔️Ответ:
Эмбеддинг (англ. embedding) - это процесс представления категориальных или текстовых данных в виде векторов чисел. Эмбеддинги помогают моделям улавливать семантическую схожесть между объектами, например, словами в тексте или категориями в категориальных данных. При создании эмбеддинга модель учится отображать каждый объект в пространство непрерывных чисел, где похожие объекты находятся ближе друг к другу. Это особенно полезно для задач, связанных с обработкой естественного языка или анализом текстов.
Для создания эмбеддингов используются различные методы, включая Word2Vec, GloVe или даже обучение нейронных сетей. После создания эмбеддингов, модели могут использовать их для обучения на задачах классификации, кластеризации, рекомендаций.
#work #Social #word #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_50: Что такое эмбединги ?
✔️Ответ:
Эмбеддинг (англ. embedding) - это процесс представления категориальных или текстовых данных в виде векторов чисел. Эмбеддинги помогают моделям улавливать семантическую схожесть между объектами, например, словами в тексте или категориями в категориальных данных. При создании эмбеддинга модель учится отображать каждый объект в пространство непрерывных чисел, где похожие объекты находятся ближе друг к другу. Это особенно полезно для задач, связанных с обработкой естественного языка или анализом текстов.
Для создания эмбеддингов используются различные методы, включая Word2Vec, GloVe или даже обучение нейронных сетей. После создания эмбеддингов, модели могут использовать их для обучения на задачах классификации, кластеризации, рекомендаций.
#work #Social #word #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_50
🔠Q_50: Что такое word2vec ?
✔️Ответ:
Word2Vec - это алгоритм, используемый для преобразования слов в векторное представление. Он основан на идее, что семантически близкие слова будут иметь похожие векторные представления.
Он обучается на большом корпусе текстовых данных и строит векторное представление для каждого слова, учитывая его контекст в предложении. Это позволяет выразить семантические связи между словами и использовать эти вектора в различных задачах обработки естественного языка (Natural Language Processing - NLP).
Word2Vec имеет две основные архитектуры: Continuous Bag-of-Words (CBOW) и Skip-gram.
https://habr.com/ru/articles/446530/
#work #Social #word #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_50: Что такое word2vec ?
✔️Ответ:
Word2Vec - это алгоритм, используемый для преобразования слов в векторное представление. Он основан на идее, что семантически близкие слова будут иметь похожие векторные представления.
Он обучается на большом корпусе текстовых данных и строит векторное представление для каждого слова, учитывая его контекст в предложении. Это позволяет выразить семантические связи между словами и использовать эти вектора в различных задачах обработки естественного языка (Natural Language Processing - NLP).
Word2Vec имеет две основные архитектуры: Continuous Bag-of-Words (CBOW) и Skip-gram.
https://habr.com/ru/articles/446530/
#work #Social #word #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning