Отзыв о Vectorspace AI от Jon Gabrıel

Хотя данные могут быть новой нефтью, набор данных - это очищенный газ, который дополняет все операции машинного обучения (ML) и AI. Мы занимаемся инженерно-точным NLP / NLU (обработка / понимание естественного языка) и инженерией с намерением выявить скрытые взаимосвязи в записях, связанных с космической биологией. Процедуры искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (mi) через нашу платформу в дополнение к хорошо известным модам, таким как экспериментальные и неофициальные языковые моды, вызвали OpenAI GPT-3 (2020), Google's Bert (2018), word2vec (2013) . ) Экспериментальные стратегии разработаны с помощью Национальной лаборатории Лоуренса Беркли (2008) Департамента биологии. Наша платформа расширяет возможности исследовательских групп в области космической биологии вместе с поставщиками фактов, фондами и учреждениями посредством разработки баз данных корреляционных матриц NLP / NLU. В частности, нас интересует, как мы будем накапливать машины, чтобы чередовать факты друг с другом или изменять статистику таким образом, чтобы уменьшить выбранную характеристику потерь. Наша цель - позволить любой команде, которая анализирует записи, сэкономить время с помощью опробования предположений или их тестирования с более высокой пропускной способностью. Это нововведение может увеличить количество последних научных открытий и открытий. В основе нашей системы, как вы увидите в реальном времени (прямо здесь), вы можете обнаружить, что мы обрабатываем статистику, которая включает рецензируемую научную литературу, источники информации и фактов, а также публикуемые через минуту. из Национальной медицинской библиотеки. Затем эта статистика была смоделирована с помощью смеси или ансамбля OpenAI GPT-3 (2020), Google BERT (2018), word2vec (2013) и других языковых мод, полностью основанных на методах векторного пространства, разработанных в Национальной лаборатории Лоуренса Беркли (2008). ). Мы переживаем. ) Кафедра биологии. Строятся векторные пространственные метрики, и отношения вычисляются с базами данных, доступными через API. Создание и подтверждение информации очень важно. Наш конвейер данных (DPP) отслеживает хэш-эру. Зная, откуда берется ваша статистика и насколько она надежна, особенно в биологических и финансовых учреждениях, которые полагаются на достоверные факты, чтобы делать выбор на тысячу миллионов долларов каждый день. Одна из наших целей - предложить торговым точкам и трейдерам передовое оборудование, используемое для изменения финансовых и криптовалютных рынков новыми методами. Базы данных управляемой корреляционной матрицы в контексте «векторного пространства» могут использоваться для создания того, что мы называем «тематическими корзинами». Это вещи, в том числе акции или криптовалюты, которые имеют хорошо известные и секретные отношения со всеми разными в контексте международного события, предмета или темы. Определение названия игровой взаимосвязи между эмпатией, симбиотическими, паразитическими или таинственными акциями, корпорациями и мировыми событиями может вызвать особые возможности, связанные с «судом данных».