Пошукова система для локальних баз даних на основі методів глибинного навчання
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
В роботі досліджено шляхи реалізації пошукової системи для локальної бази даних на основі методів глибинного навчання з використання алгоритмів, які враховують специфіку даних у ній. Основна мета цієї системи, у порівнянні з іншими методами і системами пошуку, полягає у поліпшенні ефективності та точності пошуку внутрішньої інформації, що міститься в локальній базі даних.
The work explores ways of implementing a search system for a local database based on deep learning methods using algorithms that take into account the specifics of the data in it. The main goal of this system, in comparison with other search methods and systems, is to improve the efficiency and accuracy of the search for internal information contained in the local database.
The work explores ways of implementing a search system for a local database based on deep learning methods using algorithms that take into account the specifics of the data in it. The main goal of this system, in comparison with other search methods and systems, is to improve the efficiency and accuracy of the search for internal information contained in the local database.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Довгань О. А. Пошукова система для локальних баз даних на основі методів глибинного навчання [Електронний ресурс] / О. А. Довгань, Є. А. Паламарчук // Матеріали LIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2023/paper/view/17858.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (13)
- Chat GPT Plugins [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://roedigital.com/chat-gpt-plugins/
- Milvus Introduction [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://milvus.io/docs/overview.md
- Facebook AI Similarity Search [Електронний ресурс] - Режим доступу до ресурсу: https://ai.facebook.com/tools/faiss/
- OpenAI ChatGPT retrieval plugins [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://openai.com/blog/chatgpt-plugins
- Milvus Search Engine [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://milvus.io/docs/overview.md
- Introduction to Facebook Artificial Intelligence Similarity Search [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.pinecone.io/learn/faiss-tutorial/
- Search engine [Електронний ресурс] - Режим доступу до ресурсу: https://medium.com/analytics-vidhya/search-engineusing-machine-learning-and-nlp-c1ec1e28be7a
- How to create word embeddings [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.coursera.org/lecture/probabilistic-models-in-nlp/how-to-create-word-embeddings-a6J0B
- What is a Vector Database [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.pinecone.io/learn/vectordatabase/
- How to represent data as a vector [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://towardsdatascience.com/why-data-is-represented-as-a-vector-in-data-science-problems-a195e0b17e99