机器学习神经网络深度学习
社区干货
与 AI 相伴的一年|社区征文
# 背景介绍时光飞逝,不知不觉 2023 年,这一年是与 AI 相伴的一年,随着对 AI 的深入了解,才明白原来 AI 已经深入在我们在生活的方方面面,其中机器学习和深度学习更是在科研任务中展现了不同的作用,使得我们可以用他们来解决科研中遇到的难题,以此来推动社会的各个方面的进步。# 方法## 卷积神经网络### 1.卷积层卷积层是神经网络中独特的网络机制,卷积目的是对图像进行特征提取,具有局部感知机制和权值共享的两个特性,因...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力和学习能力。大模型的诞生影响,对如今发展的许多领域,诸如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等等,都有着显著的成果!
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浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
其与监督学习的差异在于监督学习是从数据中进行学习,而强化学习是从环境给他的奖惩中学习。Q-learning,SARSA,深度强化网络、蒙特卡洛学习...## 如何理解深度学习常说的深度学习是一种使用深层神经网络的模型,可以应用于上述四类机器学习中,深度学习擅长处理非结构化输入,在视觉处理和自然语...
漫谈人工智能在各行业的应用以及促进和发展|社区征文
从20世纪50年代的符号主义领域到20世纪80年代的神经网络和机器学习,经历无数寒冬的人工智能,随着计算机性能和存储的不断提升,算力的满足以及随着各种算法模型的迭代和改进,又得益于深度学习技术和大数据技术的快速发展,让人工智能在今天有了技术性的变革。在这些buff的叠加下,也让很多人工智能大语言模型在2023年如雨后春笋般出现,让算法有了自己学习和思考的能力,众多AIGC应用出现。因此也出现了很多对个人甚至对于辅助企业生产...
常见问题
什么是机器翻译?机器翻译是使用机器学习技术,将所需要的文本、图像、视频使用计算机程序从支持的“源语言”翻译成所需要的“目标语言”的服务。机器翻译背后的科技和技术极其复杂,汇集了多种前沿技术,包括深度学习(人工智能-AI)、大数据、语言学、云计算、API工程架构,分布式处理等。神经网络机器翻译(NMT)技术的出现引发翻译技术和翻译效果的大幅提升,高质量的机器翻译开始进入人类生活的方方面面。机器翻译技术于2016年下半年开...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
基于有标记数据的监督学习是研究的重点,例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。但由于人工标注数据量比较少以及对没有标签的数据进行人工标注的成本比较高,所以如何更加科学的利用**大量未标记数据**以及**标记数据**则成为了新一波研究的热潮。前者则孕育出了预训练模型、提示学习(Prompt Learning)等细分领域,而后者则孕育出了数据增强等细分领域。 ...
GPU-部署Baichuan大语言模型
CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境:Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.1为例。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项,用于创建Python虚拟环境。本文以Anacon...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
例如管理电网或电话网络的那些运营控制中心。**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...
数据中台的学习与总结 主赛道 | 社区征文
PyTorch 等深度学习框架,构建基于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长长短期记忆网络(LSTM)等模型,实现对用户行为和商品属性之间关系的建模,并进行训练和测试。- 数据服务:通过 Kafka、Flume 等消息队列系统,将推荐结果以及其他相关信息以实时或批量形式发布到不同层级和粒度的服务中心,并提供统一且灵活的 API 接口给前端应用。- 数据应用:通过 Echarts、D3.js 等可视化库,将推荐结果以及其他相关信息以图表或地图等...
大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
人工智能的核心在于学习和适应。AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量的训练才能够更准确的预测我们所需要的结果。例如在一个健康监测系统的项目中,如果我们实现一个AI模型的话,它能够通过分析用户提供的健康数据来预测疾病风险,大大提高了预防性医疗的效率。## 大模型:AI的新阶段大模型,如使用了很多最新的大模型的智能AI机器人,代表了AI的一个新阶段。这些...
