“`html
Нормализация ближайших соседей: практическое решение для улучшения контрастного поиска
Модели, которые сопоставляют изображения и текст, сталкиваются с серьезными проблемами в оптимизации точности поиска. Хотя эти модели хорошо учатся на совпадающих парах текстов и изображений, они не всегда обеспечивают эффективный поиск. Это приводит к неправильным совпадениям и требует больших вычислительных ресурсов.
Что такое Нормализация ближайших соседей (NNN)?
Исследователи из MIT и Стэнфорда разработали метод NNN, который улучшает контрастный поиск без необходимости в дополнительном обучении. Этот метод:
- Эффективен по времени и требует меньше вычислительных ресурсов.
- Использует механизм коррекции, который нормализует оценки кандидатов на основе ближайших соседей.
- Показывает лучшие результаты по сравнению с существующими методами, такими как QBNorm и DBNorm.
Как работает NNN?
Метод NNN вычисляет оценку совпадения между запросом и кандидатом на основе косинусного сходства. Он также включает механизм коррекции, который уменьшает предвзятость к “хаб-изображениям”. Это позволяет значительно улучшить точность поиска.
Преимущества NNN
- Снижение предвзятости: уменьшение предвзятости по профессиям с 0.348 до 0.072.
- Улучшение точности: средняя точность для Retrieval@1 увеличилась с 56.5% до 69.6%.
- Работает с различными моделями и наборами данных, показывая стабильные результаты.
Как внедрить ИИ в ваш бизнес?
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
- Выберите подходящее решение и внедряйте его постепенно.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot на itinai.ru — этот ИИ-ассистент поможет вам в продажах и снизит нагрузку на вашу команду.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab на itinai.ru.
“`
