Производная модели onelevelstudio/MPNET-0.3B. Многоязычная модель на базе XLM-RoBERTa преобразует предложения и абзацы в эмбеддинги для семантического поиска, сравнения и кластеризации.
Подходит для: поиск документов по смыслу · сравнение сходства двух предложений · кластеризация текстов по тематике
Производная модели sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2. Многоязычная модель Sentence Transformers, преобразующая предложения и абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по многоязычной коллекции документов · поиск похожих предложений и абзацев · кластеризация текстов по смыслу
Модель оценивает ингредиенты, их массу и пищевую ценность блюда по фотографии.
Подходит для: оценка калорийности блюда по фото · распознавание ингредиентов на тарелке · оценка массы порций отдельных продуктов
Небольшая символьная GPT, генерирующая случайные реплики в шекспировском стиле для творческих экспериментов.
Подходит для: генерация следующей реплики в стилизованном диалоге · создание коротких строк в шекспировской манере · эксперименты с символьной генерацией текста
Табличная модель на основе XGBoost и MLP оценивает медианную стоимость жилья в районах Калифорнии по переписным признакам 1990 года.
Подходит для: оценка исторической медианной стоимости жилья в районе Калифорнии · сравнение ценовых оценок районов по доходу и характеристикам жилья · учебный пример регрессии на табличных данных
Небольшая LSTM-модель прогнозирует дневную цену закрытия AAPL по последним 60 логарифмическим доходностям.
Подходит для: экспериментальный прогноз цены закрытия AAPL на следующий торговый день · построение рекурсивного прогноза AAPL на срок до 60 торговых дней · изучение применения LSTM к финансовым временным рядам
Модель ищет визуально похожие товары одежды и аксессуаров по фотографии в фиксированном каталоге из 8 000 позиций.
Подходит для: поиск похожей одежды по фотографии товара · подбор обуви, сумок и аксессуаров по изображению · поиск визуальных аналогов товаров в каталоге интернет-магазина
Компактная модель классифицирует склонность к покупке в однодневной сессии интернет-магазина и включает RFM-сегментацию клиентов.
Подходит для: Оценка вероятности заказа посетителем в текущей сессии · Ранжирование сессий по склонности к покупке · Выделение посетителей, дошедших до оформления заказа
Модель классифицирует операции по кредитным картам, выявляя потенциальное мошенничество в признаковом формате исходного набора ULB.
Подходит для: поиск подозрительных операций в данных формата Kaggle Credit Card Fraud · ранжирование транзакций по оценке риска мошенничества · эксперименты с порогом между полнотой выявления и ложными тревогами