BellKor 2009
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- AT&T
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 1 August 2009
- Autores
- Y Koren
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Recommendation
- Tarea
- Movie ratings
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- tokens
"Netflix provided a training data set of 100,480,507 ratings that 480,189 users gave to 17,770 movies."
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Por qué se rastrea
- Historical significance
- Citas
- 513
Introduced new algorithms; won Netflix Grand Prize
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- The BellKor Solution to the Netflix Grand Prize
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Fondo
BellKor 2009 fue publicado por AT&T, en el país registrado como United States of America, durante August 2009. Sale de una organización categorizada como industry.
Funciona en el dominio de Recommendation, y se registra como realizando la tarea de movie ratings.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Entrenamiento y procedencia
Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: historical significance.
Respuestas
BellKor 2009 — preguntas comunes
BellKor 2009— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
BellKor 2009— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por AT&T, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
BellKor 2009— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en August 2009. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
BellKor 2009— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Recommendation, y se registra como manejando la tarea de movie ratings. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
BellKor 2009— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
BellKor 2009— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.