基于深度学习的推系统
社区干货
火山引擎VeDI:如何高效使用A/B实验,优化APP推荐系统
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群在移动互联网飞速发展的时代,用户规模和网络信息量呈现出爆炸式增长,信息过载加大了用户选择的难度,这样的背景下,推荐系统应运而生,为用户提供个性化的内容推荐。推荐系统在不断迭代中,其算法、策略、特征、功能和用户界面时常得到更新和优化,其中推荐算法的调整尤为关键。然而,由于深度学习模型的广泛应用,推荐算法调整后的用户体验和效...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈发严重,由此产生的雾霾天气困扰着人们的出行和工作。雾霾是导致图像模糊的最主要原因之一,受雾霾天气影响,专业的监控和遥感成像系统所拍摄的图像也无法满足相应的工作需求,并且也会有一些烟、尘、雾等漂浮颗粒影响室...
深入探索:AI与大模型在实际应用中的全景 |社区征文
在推荐系统中,常用的模型包括协同过滤、内容过滤和深度学习模型。我们选择了一个基于深度学习的神经网络模型,因为它在处理复杂的用户-商品关系上表现出色。- **模型训练**```# 代码示例:神经网络模型训练from tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layers# 构建神经网络模型model = keras.Sequential([ layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(num_features,)), layers.Dense(6...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包括从最开始的数据标注,中间的算法原理,再到最后的落地应用。无论你是搞实际项目or发论文or开阔视野,相信都会有所... 就在于底层卷积神经网络主要提取边缘、轮廓、颜色等底层重要的视觉特征,因此PAN它自底向上的增强就可以让顶层特征图也能充分共享到网络底层特征,提升大目标的检测效果。Head检测头用于回归输出预测框的位置和类别...
特惠活动
基于深度学习的推系统-优选内容
基于深度学习的推系统-相关内容
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
负责协调及管理系统的运行。# 3.边缘计算的特点低延迟:由于系统边缘的数据处理和应用逻辑,能够降低传送数据位置和时长,从而减少了延迟。这对需要实时反馈的应用场景(如自动驾驶、远程医疗等)至关重要。高效:边缘计算能彻底解决海量信息,减轻云计算核心压力,提高总体数据处理效率。灵活性:因为设备层和边缘服务器层分布式特点,边缘计算可以灵活地满足不同主要用途与需求。可靠性:由于数据在设备边缘的处理与应用,减少了...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进... 这里也是应用了深度学习领域的知识。我给出核心步骤代码```#读取关键帧frame = cv2.imread("keyframe.jpg")#预处理input_blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, size=(300, 300), ddepth=cv2.CV_8U)#推理re...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
**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,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。# 项目分享下面我给大家分享一个基于预训练模型的命名实体识...
AI与深度学习的一年 | 社区征文
# 前言作为一种常见的非传染性神经系统疾病,癫痫发作可能导致意识丧失以及运动和感觉等功能的紊乱。根据世界卫生组织报告,全世界约有6500万的癫痫患者,且这一数字以每年近250万人的数量不断增长。其中,约70%的癫... 一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测模型基于GCN和transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重构...
A/B实验在字节跳动推荐系统中的应用与实践
构建推荐内容池- 对用户行为数据进行处理和计算,生成样本和特征,更新和优化推荐模型;- 结合A/B实验分流结果和用户行为的打点上报,用于指标计算和实验分析,也可搭建指标报表和dashboard,观测如dau、用户时长等核心指标的走势推荐系统中经常会有推荐算法、策略、特征、功能、UI的迭代,特别是推荐算法。但由于现在广泛应用深度学习模型,本身具有很强的黑盒属性。所以在进行调整后,用户体验如何,是否向着预期的方向发展,都无...
为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
Facebook 开源的机器学习系统,使用 Ring All Reduce 同步参数,要求单机能容纳所有参数,难以训练超大模型。* **XDL**:国内开源的机器学习系统,自研 PS 系统,用 TF 作为训练引擎,并且内置了一些开箱即用的推荐模型... * TF 基于静态拓扑配置来构建 cluster,不支持动态组网,这就意味着当某个 ps 或者 worker 挂掉重启之后,如果 ip 或者端口发生变化(例如机器 crash),训练将无法继续。* TF 的 checkpoint 只包含 PS 存储的参数信息,...
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... BERT 基于 Transformer 架构,仅有 3.4 亿个模型参数。当时,这已经被认为是一项重大突破。然而随着时间的推移,语言模型的规模和能力不断增长。引人注目的是 GPT-3,这是一种由 OpenAI 开发的强大语言模型。相比于 BE...
推荐系统基础结构总结 | 社区征文
生成系统监控、商业智能(business intelligence BI)系统所需要的统计型数据。这类统计型的数据通常是存在关系型数据库中,比如Mysql。这块统计出结构后,通过报表等可视化的形式供给相关数据分析、产品运行、公司领导做出业务调整和决策。数据部分是整个推荐系统的水源,深度学习对水源要求是水量要大(模型尽快收敛)、水流要快(让数据能够更快的流到模型更新训练的模块,这样才能让模型实时抓住用户兴趣变化的趋势)。其中数据部分还...
