Pragmatic Theory solution (Netflix 2009)

Pesi chiusi Pragmatic Theory Inc. August 2009

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione
Pragmatic Theory Inc.
Tipo di organizzazione
Industry
Paese
Canada
Pubblicato
1 August 2009
Autori
M Piotte, M Chabbert

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Recommendation
Compito
Movie ratings

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

Dati di addestramento
tokens

"Netflix provided a training data set of 100,480,507 ratings that 480,189 users gave to 17,770 movies."

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Perché è monitorato
SOTA improvement

Netflix grand prize winner (along with two other teams)

Record fiducia
Confident
Citazioni
111

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
The Pragmatic Theory solution to the Netflix Grand Prize
Ultimo aggiornamento
11 February 2026

Cosa significano i numeri

Sfondo

Pragmatic Theory solution (Netflix 2009) è stato pubblicato da Pragmatic Theory Inc., nel paese registrato come Canada, durante August 2009. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.

Funziona nel dominio di Recommendation, ed è registrato come eseguire il compito di movie ratings.

I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.

Addestramento e provenienza

Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.

Risposte

Pragmatic Theory solution (Netflix 2009) — domande comuni

01

Pragmatic Theory solution (Netflix 2009)— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Recommendation, e viene registrato come gestire il compito di movie ratings. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.

02

Pragmatic Theory solution (Netflix 2009)— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.

03

Pragmatic Theory solution (Netflix 2009)— è open-source?

La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.

04

Pragmatic Theory solution (Netflix 2009)— quanti parametri ha?

Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.

05

Pragmatic Theory solution (Netflix 2009)— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Pragmatic Theory Inc., basato su Canada, un'organizzazione categorizzata come industry.

06

Pragmatic Theory solution (Netflix 2009)— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in August 2009. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 11 February 2026

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.