У статті досліджуються поширені методи кластеризації даних з акцентом на спектральну кластеризацію. Виявлено, що використання k-середніх для обчислення міток кластерів з власних векторів є найкращим підходом, незважаючи на варіації та складнощі.
Магістри LLM, такі як Llama 2, Flan T5 і Bloom, необхідні для розмовних кейсів використання ШІ, але оновлення їхніх знань вимагає перепідготовки, що займає багато часу і коштує дорого. Однак завдяки Retrieval Augmented Generation (RAG) з використанням Amazon Sagemaker JumpStart і векторної бази даних Pinecone, LLM можна розгортати і підтримувати в актуальному стані відповідну інформацію, щоб з...
Спектральна кластеризація - це складна техніка машинного навчання, яка виявляє закономірності в даних. Її реалізація включає в себе обчислення матриць афінності та лапласіанських матриць, власних векторів та виконання кластеризації за методом k-середніх.