Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from School of AI
در هنگام توسعه محصولات مرتبط با AI، بسیار پیش می‌آید که می‌خواهید میزان مشابهت (Similarity) یا فاصله (Distance) تعداد زیادی بردار (مثلا مقایسه feature map یک محصول با تمام محصولات موجود در سایت شما) را به کمک روش هایی مثل L2 Distance یا Dot-product بدست آورده و یا به جستجو برای یافتن شبیه ترین بردار ها به یک بردار بپردازید.
تفاوت ذاتی یک محیط عملیاتی حقیقی با یک محیط اکادمیک آزمایشگاهی ممکن است مشکلاتی را در این زمینه برای شما ایجاد کند. مثلا بسیار پیش می‌آید که بردار شما حتی به راحتی در حافظه RAM یک کامپیوتر جا نمی‌شود. یا به دلیل زیاد بودن تعداد بردار ها، جستجو در آنها بسیار کند اتفاق می‌افتد.
برای مقابله با این‌گونه محدودیت ها می‌توانید از کتابخانه faiss که توسط تیم مهندسی Facebook توسعه داده شده است استفاده کرده و در کسری از ثانیه به جستجوی بردار های مشابه در یک فضای برداری بزرگ بپردازید.

https://github.com/facebookresearch/faiss

اطلاعات بیشتر:
https://engineering.fb.com/data-infrastructure/faiss-a-library-for-efficient-similarity-search/



tg-me.com/pythonicAI/979
Create:
Last Update:

در هنگام توسعه محصولات مرتبط با AI، بسیار پیش می‌آید که می‌خواهید میزان مشابهت (Similarity) یا فاصله (Distance) تعداد زیادی بردار (مثلا مقایسه feature map یک محصول با تمام محصولات موجود در سایت شما) را به کمک روش هایی مثل L2 Distance یا Dot-product بدست آورده و یا به جستجو برای یافتن شبیه ترین بردار ها به یک بردار بپردازید.
تفاوت ذاتی یک محیط عملیاتی حقیقی با یک محیط اکادمیک آزمایشگاهی ممکن است مشکلاتی را در این زمینه برای شما ایجاد کند. مثلا بسیار پیش می‌آید که بردار شما حتی به راحتی در حافظه RAM یک کامپیوتر جا نمی‌شود. یا به دلیل زیاد بودن تعداد بردار ها، جستجو در آنها بسیار کند اتفاق می‌افتد.
برای مقابله با این‌گونه محدودیت ها می‌توانید از کتابخانه faiss که توسط تیم مهندسی Facebook توسعه داده شده است استفاده کرده و در کسری از ثانیه به جستجوی بردار های مشابه در یک فضای برداری بزرگ بپردازید.

https://github.com/facebookresearch/faiss

اطلاعات بیشتر:
https://engineering.fb.com/data-infrastructure/faiss-a-library-for-efficient-similarity-search/

BY Pythonic AI




Share with your friend now:
tg-me.com/pythonicAI/979

View MORE
Open in Telegram


Pythonic AI Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The SSE was the first modern stock exchange to open in China, with trading commencing in 1990. It has now grown to become the largest stock exchange in Asia and the third-largest in the world by market capitalization, which stood at RMB 50.6 trillion (US$7.8 trillion) as of September 2021. Stocks (both A-shares and B-shares), bonds, funds, and derivatives are traded on the exchange. The SEE has two trading boards, the Main Board and the Science and Technology Innovation Board, the latter more commonly known as the STAR Market. The Main Board mainly hosts large, well-established Chinese companies and lists both A-shares and B-shares.

Pythonic AI from pl


Telegram Pythonic AI
FROM USA