No lançamento mais recente, a Scholar obteve vários novos modelos, como propagação de afinidade, T-SNE, técnicas de seleção de modelos (validação cruzada, pesquisa de grade, k-dobrs, etc), dbscan e muito mais.Agora, graças ao trabalho de Jonatan Kłosko, um sussurro pode dividir e transmitir automaticamente pedaços de áudio, e os resultados são transmitidos à medida que chegam, agora também incluindo registros de data e hora.Além disso, uma vez que um arquivo grande é dividido, seus diferentes pedaços são processados em paralelo, resultando em excelente desempenho de fala para texto, especialmente na GPU.Isso permite que você consulte bancos de dados como PostgreSQL, SQLITE3, Snowflake e outros e carregue diretamente os resultados em seu quadro de dados.Agora você pode acessar .csv, .ndjson, .parquet e outros formatos diretamente de S3, URLs e outras fontes.
Fonte: https://dashbit.co/blog/elixir-and-machine-learning-q3-roundup
