RATH — революционный инструмент для анализа и визуализации данных

RATH автоматизирует ваш рабочий процесс исследовательского анализа данных с помощью мощного аналитического движка

Инструмент находит закономерности, инсайты и причинно-следственные связи в данных, представляя их в многомерных визуализациях

При этом он также RATH работает в качестве «помощника», изучая ваши намерения и предлагая соответствующие рекомендации. Облегчает процесс возможность задавать вопросы на естественном языке

Дополнительная информация об инструменте есть в материале на нашем сайта

#machine_learning #data #data_science

PrivateGPT — удобная локальная языковая модель для работы с вашими документами

С PrivateGPT вы можете использовать собственную модель, не подключаясь к Интернету, и быть уверенными в полной конфиденциальности ваших данных

Для анализа документов и создания локальных вложений используется ingest.py, использующий инструменты LangChain и HuggingFaceEmbeddings (SentenceTransformers)

Результат сохраняется в локальной векторной базе данных с использованием хранилища векторов Chroma

Для анализа вопросов и генерации ответов используется privateGPT.py, использующий локальную LLM на основе GPT4All-J или LlamaCpp. Контекст для ответов извлекается из локального хранилища векторов с помощью поиска по сходству

Советы по установке и запуску инструмента вы можете найти на нашем сайте

#ChatGPT #ИИ #machine_learning

​​Что выбрать для глубокого обучения нейронки: PyTorch и TensorFlow?

Если в двух словах, то всё зависит от специфики проекта, целей и требований к гибкости и масштабируемости. А если хотите подробного разбора плюсов и минусов этих инструментов, то читайте статью, которую мы собрали для вас: https://tproger.ru/articles/pytorch-ili-tensorflow---chto-vybrat

#machine_learning #ai