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预览所有研究报告和原型

我们的研究重点是新兴数据和机器学习支持的趋势。报告随附的是工作原型,列出了算法的功能,并提供了有关其实际应用的详细技术建议。


多任务学习

在我们的最新报告中,我们专注于多任务学习,这是一种新的机器学习方法,允许算法并行地掌握任务。

语义建议

在本报告中,我们展示了如何使用项目的语义内容来帮助解决常见的推荐隐患,例如冷启动问题,开辟了新的产品可能性。

解释性

在本报告中,我们将展示如何在不牺牲其功能或准确性的情况下使模型具可解释性。

概率编程

在此,我们展示如何使用概率编程和贝叶斯推理来轻松构建工具,更好地预测更有效的决策。

摘要

学习如何使用深度学习和嵌入,使文本可用于计算各种业务应用程序和产品。

深度学习:图像分析

本报告探讨了深度学习的历史和现状,解释了如何应用并预测了未来的发展。

实时流的概率方法

在此,我们探索在数据流生成时从数据流中提取价值而提供的高效模型的概率方法。

自然语言生成

在本报告中,我们将了解机器系统如何将高度结构化的数据转化为人类语言叙述。

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