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Starts 3 June 2025 08:05

Ends 3 June 2025

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Abaisser le Seuil d'Entrée pour la Recherche de Vecteurs Neuraux - Appliquer l'Apprentissage de la Similarité

Explorez l'apprentissage de la similarité pour une mise en œuvre efficace de la recherche neuronale, réduisant les besoins en données ainsi que le temps d'entraînement, tout en répondant aux défis spécifiques au domaine.
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Aperçu

Explorez l'apprentissage de la similarité pour une mise en œuvre efficace de la recherche neuronale, réduisant les besoins en données ainsi que le temps d'entraînement, tout en répondant aux défis spécifiques au domaine.

Programme

  • Introduction à la recherche vectorielle neuronale
  • Aperçu de la recherche vectorielle et des embeddings
    Importance dans les applications modernes de l'IA
    Défis clés et objectifs
  • Fondamentaux de l'apprentissage de similarité
  • Définition et portée
    Types de mesures de similarité
    Applications dans la recherche neuronale
  • Exigences en matière de données dans la recherche neuronale
  • Comprendre la complexité des données
    Stratégies pour minimiser les besoins en données
    Sélection des caractéristiques et réduction de la dimensionnalité
  • Techniques pour une mise en œuvre efficace de la recherche neuronale
  • Architectures de réseaux neuronaux pour la similarité vectorielle
    Algorithmes des voisins approximativement les plus proches (ANN)
    Stratégies d'indexation pour une récupération rapide
  • Réduction du temps d'entraînement dans l'apprentissage de similarité
  • Transfert de connaissances et modèles pré-entraînés
    Approches d'apprentissage incrémental et en ligne
    Techniques d'optimisation matérielle et logicielle
  • Relever les défis spécifiques aux domaines
  • Personnalisation des modèles pour des domaines spécifiques
    Gestion des données dispersées et déséquilibrées
    Adaptation au domaine et généralisation
  • Évaluation et benchmarking de la recherche vectorielle neuronale
  • Métriques de performance et protocoles d'évaluation
    Jeux de données de référence et défis
    Études de cas de mises en œuvre réussies
  • Tendances émergentes et orientations futures
  • Progrès dans les techniques d'apprentissage de similarité
    Intégration avec d'autres technologies de l'IA
    Perspectives pour des environnements à faibles ressources
  • Conclusion et récapitulation du cours
  • Résumé des apprentissages clés
    Ressources pour l'apprentissage continu
    Session finale de questions-réponses

Sujets

Science des données