Cleoraai

Qu'est-ce que Cleora AI ?

Cleora AI est un modèle open-source à usage général conçu pour l'apprentissage efficace et évolutif d'embeddings d'entités stables et inductifs spécifiquement adaptés aux données relationnelles hétérogènes. Développé par l'équipe de Synerise.com, Cleora AI fournit un cadre robuste pour gérer des structures de données complexes et générer des embeddings de haute qualité qui facilitent diverses tâches d'apprentissage automatique. Son approche innovante permet des adaptations rapides à de nouvelles entités et des mises à jour en temps réel, en faisant un outil polyvalent pour les data scientists et les praticiens de l'apprentissage automatique.

Comment utiliser Cleora AI ?

1. Installer Cleora : Commencez par installer le package Python Cleora en utilisant la commande `pip install pycleora`.
2. Préparer vos données : Organisez vos données dans un format que Cleora peut traiter, généralement une table relationnelle où les lignes représentent des interactions entre entités.
3. Créer des hyperarêtes : Convertissez vos données en hyperarêtes qui représentent des relations entre entités, en veillant à regrouper les entités co-occurrences de manière appropriée.
4. Initialiser les embeddings : Utilisez la classe `SparseMatrix` du package `pycleora` pour créer une matrice de transition de Markov à partir de vos hyperarêtes.
5. Exécuter la propagation de Markov : Exécutez l'algorithme de marche aléatoire de Markov pour générer les embeddings, en ajustant le nombre de marches selon vos besoins spécifiques.
6. Normaliser les embeddings : Normalisez les embeddings résultants pour garantir qu'ils résident sur une hypersphère pour de meilleures comparaisons de similarité.

Quelles sont les principales caractéristiques de Cleora AI ?

• Open Source : Cleora AI est entièrement open-source, permettant la transparence et les contributions de la communauté.
• Apprentissage Efficace : Il fournit un apprentissage efficace des embeddings d'entités, accélérant considérablement le processus d'embedding par rapport aux méthodes traditionnelles.
• Scalable : Cleora AI peut gérer de grands ensembles de données et des structures de données relationnelles complexes, le rendant adapté aux applications de niveau entreprise.
• Embeddings Inductifs : Le modèle permet la création d'embeddings pour de nouvelles entités à la volée, le rendant adaptable aux ensembles de données dynamiques.
• Mises à Jour en Temps Réel : Cleora prend en charge les mises à jour en temps réel des embeddings, facilitant l'incorporation de nouvelles données sans avoir besoin de réentraîner.

Pour qui est Cleora AI ?

Cleora AI est destiné aux data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique et chercheurs qui travaillent avec des données relationnelles hétérogènes et nécessitent des méthodes efficaces pour générer des embeddings d'entités. Il est particulièrement utile pour les organisations qui traitent de grands ensembles de données, telles que les plateformes de commerce électronique, les réseaux sociaux et les institutions de recherche académique, où la compréhension des relations complexes entre entités est essentielle pour améliorer les recommandations, les prédictions et les insights.

Quels sont les cas d'utilisation de Cleora AI ?

1. Systèmes de Recommandation : Cleora AI peut être utilisé pour améliorer les recommandations de produits en intégrant les interactions entre utilisateurs et produits.
2. Analyse des Réseaux Sociaux : Il peut analyser les relations entre utilisateurs, aidant à identifier des communautés ou des nœuds influents au sein des réseaux sociaux.
3. Détection de Fraude : En intégrant les données de transaction, Cleora peut aider à identifier des modèles indicatifs d'activités frauduleuses dans les systèmes financiers.