LM101-056: How to Build Generative Latent Probabilistic Topic Models for Search Engine and Recommender System Applications

Learning Machines 101

Richard M. Golden, M.S.E.E., and B.S.E.E. द्वारा प्रदान की गई सामग्री. एपिसोड, ग्राफिक्स और पॉडकास्ट विवरण सहित सभी पॉडकास्ट सामग्री Richard M. Golden, M.S.E.E., and B.S.E.E. या उनके पॉडकास्ट प्लेटफ़ॉर्म पार्टनर द्वारा सीधे अपलोड और प्रदान की जाती है। यदि आपको लगता है कि कोई आपकी अनुमति के बिना आपके कॉपीराइट किए गए कार्य का उपयोग कर रहा है, तो आप यहां बताई गई प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं https://hi.player.fm/legal।

9+ y ago 27:59

MP3•एपिसोड होम

In this NEW episode we discuss Latent Semantic Indexing type machine learning algorithms which have a PROBABILISTIC interpretation. We explain why such a probabilistic interpretation is important and discuss how such algorithms can be used in the design of document retrieval systems, search engines, and recommender systems. Check us out at: www.learningmachines101.com

and follow us on twitter at: @lm101talk

85 एपिसोडस

#Science #Tech #Artificialintelligence #Bigdata #Datamining #Imageprocessing #Machinelearning #Speechrecognition #Math #Richard M. Golden #B.S.E.E #M.S.E.E #Robot #Android