深度学习法律相关案例
社区干货
从学习到实践——火山引擎多媒体处理框架BMF的深度探索 | 社区征文
您可以通过查阅 BMF 的官方文档或社区支持来获取相关信息,并按照指导进行安装。**2.配置问题:** 在部署和配置 BMF 时,您可能需要进行一些参数设置或配置文件修改。如果您遇到了配置问题,建议您仔细查阅 BMF 的文... **学习曲线较陡:** 由于 BMF 是一个功能强大的框架,上手可能需要一定的学习曲线。熟悉其概念和使用方式可能需要一些时间和精力。**文档不够完善:** 尽管 BMF 提供了文档和示例代码,但有时候可能会缺少一些详细的...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_... # 边缘计算案例:实时视频流处理问题:传统的中央服务器处理方式在大规模并发请求时可能会出现延迟和卡顿,影响用户体验。**解决方案:** - 边缘设备部署:在体育场馆的各个角落部署边缘计算设备,这些设备可以实时...
深入云原生—基于KubeWharf深度剖析-以公司实际应用场景为例深度解读|社区征文
各位好,这里是申公豹,本人对云原生也是研究了2年多了,算是略有所得,本次就来深入云原生—基于KubeWharf深度剖析场景与解读。我们需要先了解一下KubeWharf,可能很多人都感觉到有点陌生吧,下面我们来一起学习!
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字节跳动在联邦学习领域的探索及实践
联邦学习简介 首先,我们简单介绍联邦学习的定义。 大数据是机器学习的石油,但数据孤岛问题普遍存在。由于用户隐私、商业机密、法律法规监管等原因,各机构无法将数据整合在一起,用来训练一个效果更好的大模型。 联... 如果探究联邦学习的历史,其经历了大概 3 到 5 年的发展。起初是 2015 年,Privacy-Preserving Deep Learning 这样的概念被提出,而后谷歌的 McMahan 提出若干深度学习方面的训练和应用模式。2018 年,微众发布联邦学...
揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术
火山引擎开发者社区技术大讲堂第一期将为大家揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术。字节跳动经过业务实践打磨的机器学习技术将首次亮相开发者社区,并由技术负责人项亮公开深度分享,与广大开发者互动。同时,... 学习应用落地过程中的挑战以及火山引擎如何应对这些挑战。分享主要内容:1. 机器学习应用开发过程中的挑战2. 火山引擎机器学习平台的架构3. 字节跳动内部及行业头部客户的机器学习应用实践案例**《大规模...
迁移学习综述与未来展望 | 社区征文
你很快就可以类比学习 `Python` 、`Java` 等计算机语言,但 `C` 语言不会对学习日语有帮助。迁移学习中,研究人员通常将数据分为源数据和目标数据。源数据指与要解决的任务并不直接相关的其他数据,通常具有较大的数... 而迁移学习,可以利用来自类似任务的有价值的知识和以前的经验来显著提高传统的 AI 技术的学习性能。## 迁移学习优点总结来看迁移学习相较于以往的机器学习和深度学习,有以下优点:- 提高训练数据的质量和数...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和... 这些进展为自然语言处理和其他相关领域的研究者们带来了新的机遇和挑战。通过前面提到的这些趋势,我们也可以看出当前需要解决的一些问题及为实现降本增效目标需要调整的地方。首先,需要 **优化** **训...
揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术
字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术。字节跳动经过业务实践打磨的**机器学习技术将****首次亮相**开发者社区,并由 **技术负责人项亮**公开深度分享,与广大开发者互动。同时,承载机器学习平台的 **超... 学习应用落地过程中的挑战以及火山引擎如何应对这些挑战。分享主要内容:1. 机器学习应用开发过程中的挑战2. 火山引擎机器学习平台的架构3. 字节跳动内部及行业头部客户的机器学习应用实践案例**《大规模高...
深度解析数据飞轮:打造互联网企业数智化增长引擎
结合互联网的案例与经验,展开对互联网行业企业数智化发展的深度讨论与分享。 4月17日,14:00,我们诚邀您参与 **火山引擎官方出品**的 **北京线下《2024年** **数据飞轮** **-互联网行业专场研讨会》... 听众将学习到如何优化数据采集机制、强化数据存储与管理、提升数据处理与分析能力等方面的知识和技能。******●****** 通过剖析优质数据资产的定义与价值评估,以及数据治理体系的构建与实施,听众将学习到如何有...
客户案例|MiniMax大模型近期的代表性案例
**MiniMax客户案例** **MiniMax****×****效率办公**