Cleora: Um Modelo de Aprendizado Avançado
Cleora é um modelo de aprendizado de incorporações de entidades para dados relacionais heterogêneos. Ele é projetado para ser eficiente e escalável, oferecendo vantagens significativas.
Recursos Principais:
- Eficiência: É duas ordens de magnitude mais rápido do que outros sistemas similares, como Node2Vec ou DeepWalk.
- Indutividade: As incorporações de uma entidade são definidas apenas por suas interações com outras entidades, permitindo cálculos em tempo real.
- Atualizabilidade: A atualização das incorporações de uma entidade é uma operação rápida, sem a necessidade de retreinamento.
- Estabilidade: Todos os vetores iniciais são determinísticos, garantindo resultados consistentes.
Como Usar Cleora:
- A instalação pode ser feita através do comando
pip install pycleora. - Exemplos de uso estão disponíveis na pasta
examples/, mostrando como trabalhar com dados e realizar operações de incorporação.
Vantagens da Tecnologia:
- Permite a combinação eficiente de incorporações de múltiplas visualizações.
- Suporta grandes conjuntos de dados e pode realizar incorporações em poucos segundos ou minutos.
Em resumo, Cleora é uma ferramenta poderosa para lidar com dados relacionais heterogêneos, oferecendo desempenho superior e facilidade de uso.
