深度学习量化投资课程
社区干货
揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术
随着智慧科研、自动驾驶、基因测序、量化投资等大量新兴产业的发展,现代产业对模型训练有了大量的需求,模型体积也呈现爆发式地增长。而大模型训练给底层基础设施,尤其是计算能力带来了不小的挑战。4 月 14 日,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,承载...
揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术
量化投资等大量新兴产业的发展,现代产业对模型训练有了大量的需求,模型体积也呈现爆发式地增长。而大模型训练给底层基础设施,尤其是计算能力带来了不小的挑战。4 月 14 日,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,承载机...
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... 轻重伤的总数这样的量化评价指标。有了视觉测量的信息之后,就可以分别定义各个尺度的数据分析、数据结构了,比如实例尺度的微观伤损形位的数据结构、图像尺度的终端视觉测量的数据结构等,由不同尺度的数据结构可以生...
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... 该层引入了基于 Arrow 的高速向量化读时合并引擎,能够高效合并数据、提高读取性能。猛犸湖的底座是基于强化版的 Iceberg 元数据,元数据支持版本管理、文件扫描等功能,为用户提供更加全面的数据管理能力。底下的*...
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深度学习量化投资课程-优选内容
深度学习量化投资课程-相关内容
embedding
概述embedding 用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。 说明 当前 Embedding 服务仅支持将文本生成向量。 当前 Embedding 服务接口不支持承载高并发请求,请求数量过多时请求会被丢弃。 请求参数参数 子参数 类型 是否必选 说明 EmbModel 说明 EmbModel 实例。 modelName string 是 指定模型名称,当前支持的模型有 ...
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... 该层引入了基于 Arrow 的高速向量化读时合并引擎,能够高效合并数据、提高读取性能。猛犸湖的底座是基于强化版的 Iceberg 元数据,元数据支持版本管理、文件扫描等功能,为用户提供更加全面的数据管理能力。底下的*...
2022年终总结-两年Androider的技术成长之路|社区征文
得知我们可以访问腾讯的学习平台后,浅浅试听了几节课程,完全颠覆自己的认知。于是一发不可收拾,**后半年的时间除了工作睡觉吃饭几乎都是泡在学习平台中**。先放出自己的成果吧:此外,在我们学习中,面对即将到来的考试,在巨大的压力下自身潜力能被很大激发,这... 我这一年来学了不下十个课程,尤其钟爱左耳朵耗子叔,池老师,以及Tensorflow教程开发者的老师(忘记啥名了🤦♂️),王喆老师等等,各个课程对我帮助都很大,尤其是老师们的各个专栏课,我平时走路听,休息听,有事没事就听...
大数据技术年度总结 | 主赛道
我将继续深入学习和研究大数据相关技术,并计划在以下几个方面进行提升:**## 一、技术深度随着大数据技术的不断演进,深度学习和自然语言处理等技术在大数据领域的应用越来越广泛。为了跟上技术发展的步伐,我计划进一步深入学习这些领域的前沿技术。具体来说,我会采取以下措施:定期参加线上和线下的技术培训课程,了解最新的技术动态和最佳实践。阅读相关的学术论文和技术博客,深入理解大数据领域的核心技术和应用场景。参与...
学习课程
说明 欢迎您关注 火山引擎数智平台VeDI 的产品与学习课程!为了让您更便捷地选择和学习,我们精心准备了一份涵盖旗下多款产品的学习课程汇总,涵盖了从基础入门到高级应用的全方位知识体系,确保您能够系统地掌握产品的... 《客户数据平台VeCDP-产品通用学习》 客户数据平台是面向业务增长的客户全域数据赋能平台,帮助企业打破数据孤岛,建立统一的人、物档案,赋能企业以数据驱动全链路营销和深度运营,实现企业数字化转型和增长。本课程...
学习课程
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干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
社区出现了两个趋势: **Native 化和向量化(Vectorized)** 。### **第一,Native 化。**Native 化有两个典型的代表。* Spark:去年官宣的 Photon 项目,宣称在 tpcs 测试集上达到 2X 加速效果。* Presto:V... * **湖仓需求多样** :如果存在机器学习需求,即要完成特征工程等一系列步骤,这些步骤也催生了数据湖仓的多种需求,包括支持批式、流失计算和交互式数据科学等各种场景。* **湖仓数据来源广泛** :包括业务交易数据、...
为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
Google 开源的机器学习系统,可以使用P artitioned Variable 来分布式地存储 Embedding,从而实现大规模训练。但由于 table size 固定,有 hash 冲突风险。* **PyTorch**:Facebook 开源的机器学习系统,使用 Ring A... 量化压缩等。* 对于一次请求,Entry 会随机选择一组 Online PS,从中获取 Embedding,完成预测。Entry/Online PS 是多副本的,只要有一个副本存在,服务就可用。Online PS 是多分片的,可以 Serving 超大模型。可以在一...
