Elastic Stack y Cloud

En este blog, con las incrustaciones de texto y la búsqueda por similitud de vectores como ejemplo, se describe el proceso para ponerse en marcha con modelos de deep learning de NLP y se demuestra la capacidad de búsqueda de vectores en Elasticsearch

Usando el reconocimiento de entidades con nombre (NER) como ejemplo, describiremos en esta entrada de blog el proceso para ponerse en marcha con modelos de aprendizaje profundo para el procesamiento de lenguaje natural (NLP) en Elasticsearch.

Como permite experiencias de búsqueda sin problemas, solucionar rápido problemas en servicios nativos del cloud y mejorar la experiencia de los analistas de seguridad, Elastic 8.2 ayuda a las organizaciones líderes a buscar, resolver y tener éxito.

Un panel de expertos en la industria debate sobre cómo impulsar el cambio, liberar los datos y acelerar el crecimiento en un entorno complejo y sumamente regulado.

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En la versión 8.0, puedes cargar modelos de machine learning de PyTorch en Elasticsearch para un NLP moderno. Integra uno de los formatos más populares para crear modelos NLP e incorpóralos como parte de un pipeline de datos de NLP.

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