Nima Embeddings
ML uchun ma'lumotlarning vektor tasvirlari
Embeddings — obyektlarni (so'zlar, tasvirlar, foydalanuvchilar) ko'p o'lchovli fazoda o'xshash obyektlar yaqin bo'ladigan raqamli vektorlar.
Embeddings turlari
- Matn — Word2Vec, GloVe, FastText, BERT embeddings
- Jumla — Sentence-BERT, Universal Sentence Encoder
- Tasvir — ResNet xususiyatlari, CLIP embeddings
- Foydalanuvchi/mahsulot — tavsiya tizimlari uchun
- Graf — tarmoq ma'lumotlari uchun Node2Vec, GraphSAGE
Asosiy xususiyatlar
- Semantik o'xshashlik — o'xshash obyektlar fazoda yaqin
- Vektor arifmetikasi — qirol - erkak + ayol = malika
- O'lcham — odatda 128-1536 o'lchov
- Kosinus o'xshashligi — vektorlarni solishtirish metriki
Biznes qo'llanilishi
- Semantik qidiruv — kalit so'zlar emas, ma'no bo'yicha qidirish
- Tavsiyalar — "o'xshash mahsulotlar", "sizga yoqishi mumkin"
- Chatbotlar — bilimlar bazasi javoblari uchun RAG tizimlari
- Klasterlash — avtomatik kontentni guruhlash
- Dublikatni aniqlash — o'xshash hujjat va tasvirlarni topish