深度学习面临的挑战
社区干货
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
# 前言伴随着科技的飞速发展,教育领域也正经历着一场前所未有的变革。特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。本文我将深入探讨如何应用深度学习与AIGC技术来促进智能教学生成项目,期待能为在学习本领域的伙伴提供帮助,也能为未来的教育事业发展提供参考。# 一、深度学习在智能教学中的应用深度学习作为机器学习的一个分支,能够模...
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... 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...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 迁移学习就是通过将已有任务的知识和模型应用到新任务中,从而加速新任务的学习过程。举个小例子:假设我们已经在一个大型图像数据集上训练了一个卷积神经网络来识别不同的动物。现在,我们面临一个新任务,要求我们...
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... 计算资源和数据隐私等多方面的挑战。
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深度学习面临的挑战-优选内容
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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...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的描述产生详细图像,尽管它也可以应用于其他任务,如内补绘制、外补绘制,以及在提示词指导下产生图生图的翻译。Stable Diffusion技术作为一种先进的生成模型,具有在生成图像任务中表现出色的潜力。然而,在实际部署中,要确保模型在端侧设备上的高效运行,需要面对一系列挑战,包括性能瓶颈和资源利用率。通过模型优化方案,参赛者将深入挖掘Stable Dif...
基于大数据、大模型的应用总结与技术心得|社区征文
随着时代的发展和技术人员不断地研究,深度学习技术逐渐在研究领域扩散开来,大数据也逐渐进入我们的生活,大模型也无处不在地帮助我们生活和工作。 # 大数据、大模型的应用总结 大数据技术在医疗领域的应用:... 姿势的稳定性目前被认为是人脸识别工作面临的最大挑战之一。 最近研究人员提出的基于大数据和大模型的生成对抗网络对人脸识别成功率有巨大的提升。在生成对抗网中输入是人脸的随机纹理和背景,还有随机的形状、...
AI 助力后端开发的新趋势|社区征文
并提供个性化的体验。但是,随着时间的推进,我们开始注意到AI也开始渗透进入后端开发这个区域。随着微服务和无服务器计算等技术的发展,后端体系结构变得越来越分布和动态,这也给运维带来更多挑战。一方面需要高效调度资源,另一方面也面临着更多的性能问题定位。AI系统通过分析庞大的监控数据,可能可以提前发现问题并自动修复。随着人工智能核心技术如深度学习的成熟,后端开发也正从传统向智能化转变。它带来的不仅是自动化,更重要...
技术人的 2023 总结之无处不在的 AI|社区征文
就是以深度学习和机器视觉技术为核心,提取图片内容特征、建立图像搜索引擎,是一款用于图片间相似性检索的平台型产品,深度学习正是 AI 的特点。再比如说 智能语音交互(Intelligent Speech Interaction),就是你所理... 龙蜥操作系统在云+AI 时代也同样面临着挑战。作为一个初生的开源操作系统,随着云计算,人工智能,大数据对操作系统提出的新的智能化要求,更加促进了以龙蜥社区为代表的中国开源社区不断牡蛎构建以自主技术为核心的产...
ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践
我们将首先介绍实时数据湖目前存在的痛点,比如数据的高时效性,多样性,一致性和准确性等。然后介绍我们如何基于 Flink 和 Iceberg 构建实时数据湖,主要通过如下两部分展开:如何将数据实时入湖、如何使用 Flink 进行... **专题:人工智能/机器学习** * #### **字节跳动深度学习批流一体训练实践** **毛洪玥 字节跳动基础架构工程师** **演讲简介:** 随着公司业务发展,算法复杂度不断提升,越来越多的算法模...
ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践
我们将首先介绍实时数据湖目前存在的痛点,比如数据的高时效性,多样性,一致性和准确性等。然后介绍我们如何基于 Flink 和 Iceberg 构建实时数据湖,主要通过如下两部分展开:如何将数据实时入湖、如何使用 Flink 进行... #### 字节跳动深度学习批流一体训练实践**毛洪玥 字节跳动基础架构工程师****演讲简介:** 随着公司业务发展,算法复杂度不断提升,越来越多的算法模型在离线更新的基础上探索实时训练以提升模型效果。为实现复杂...
CVPR 2024 | 模块化无参视频质量评估
无参视频质量评估 (Blind Video Quality Assessment,BVQA) 在评估和改善各种视频平台并服务用户的观看体验方面发挥着关键作用。当前基于深度学习的模型主要以下采样/局部块采样的形式分析视频内容,而忽视了实际空域... 数据驱动的 BVQA 方法面临的计算问题十分明显。它们几乎没有尝试评估全尺寸视频,主要原因是计算复杂度很高,尤其是在处理高分辨率和帧速率的视频时,面临的挑战更大。此外,由于视频质量数据集规模较小,许多基于 CN...
深入探索:AI与大模型在实际应用中的全景 |社区征文
深度学习等技术的突破使得大规模、复杂任务的解决变得更为可行,推动着人工智能技术的不断发展。大模型作为AI的关键驱动力之一,通过更多的参数和更复杂的结构,能够更好地拟合复杂的数据分布,提高模型的泛化能力。从... 数据质量往往是一个挑战。因此,在进入模型训练之前,我们进行了大量的数据清洗工作,包括处理缺失值、去除异常值等。同时,通过特征工程,我们从原始数据中提取了更有代表性的特征,以供模型使用。### 模型选择与训练...
