利用深度学习进行数据治理
社区干货
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
# 1.前言多年来,科技的飞速发展导致了数据处理和传输的需求暴涨,因此云计算成为了许多应用领域的核心基础设施。但是物联网(IoT)设备的普及和近年来5G网络的异军突起,数据量更是呈显出爆炸性的增长,对数据处理的速... 将结果与其他医疗数据进行比较,或者使用其他高级分析技术来提高诊断的准确性和可靠性。infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba...
干货|从数据治理看,如何打赢“双11”的数字化战争
随着数据量增大, 数仓规模可到EB级别,任务数达数万,面对大规模的数据处理任务,复杂的处理链路与层次结构,数据团队在 **数据SLA、稳定性** 等层面面临较大的压力。 **一套有效、可靠的数据治理体系,是“双11”等业... 对于资源利用率和资源使用情况来说是一个比较大的挑战。 ******************************************************●****************************************************** **调优能力要求高。**...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
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... 边缘计算优化:利用边缘设备的计算资源,对视频流进行实时分析和处理,例如识别关键时刻、提供实时字幕等。 **技术细节:** - 使用高效的视频编码技术,如H.265/H.266,以减少视频文件的大小并提高传输效率。 - 利...
火山引擎 DataLeap:3 小时分享,体系化讲透企业数据治理如何做?
关键重点领域包括数据质量的可用性、一致性,数据安全及合规性、资产成本度量及治理,以及在整个治理过程中所需的流程、规范和技术等。 2023 年 4 月 8 日,**DataFun 联合字节跳动数据平台举办 DataFunSummit2023:数据治理论坛,由火山引擎 DataLeap 产品专家担任出品人,邀请来自字节跳动、小米、翼支付的讲师,** 分享结合自身业务特点在数据治理方向的前沿探索及实践,希望通过本次的深度交流,大家对数据治理能有更全面的理解...
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利用深度学习进行数据治理-优选内容
利用深度学习进行数据治理-相关内容
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... 而迁移学习的思想则可以更高效地解决这个任务。我们可以利用之前训练好的动物识别模型,将其作为新任务的起点,利用在动物识别任务中训练得到的模型作为花卉识别任务的预训练模型,预训练模型已经学到了一些通用的特征...
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... 因其利用注意力来对数据中的远程依赖性进行建模而闻名。它在语言领域的巨大成功促使研究人员研究它对计算机视觉的适应,最近它在某些任务上展示了有希望的结果,特别是图像分类和联合视觉语言建模 。与作为语言 Tran...
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
**前言**探地雷达(GPR)是一种广泛应用于土木工程、地质工程和地质灾害监测的探测地下的方法,通过利用电磁波在不同介质之间的不同反射特性来探测和识别地下物体,GPR 通常沿测线采集高分辨率 B-Scan 雷达图,然而 B... **基于深度学习的探地雷达图像去杂波**凭借强大的特征表示和学习能力,基于深度学习的方法已被广泛用于解决探地雷达杂波去除任务。由于 GPR 数据具有波速变化和反射不连续性等特性,可能需要大量的标记数据才能训练...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡,我们可以在相对较短的时间内完成训练过程并进行 A/B 测试验证。另外,**特征工程** **越来越自动化、** **端到端** **化**。在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过...
火山引擎 DataLeap:揭秘字节跳动业务背后的分布式数据治理思路
去解决实际的治理问题。基于这个理念,在数据治理过程中,字节跳动也面临以下三个挑战与机遇:**业务特点:业务发展快、场景丰富、数据量大且形态各异**。业务的线上服务及创新,都对数据有较强的依赖,核心业务数... 治理效率、降低管理成本,欢迎大家点击“ **阅读原文**”来体验。**活动推荐****3月26日**,火山引擎开发者社区 Meetup 第十期邀请到了火山引擎和 Intel 的 4 位技术专家,将 **从云原生机器学习、大模...
AI与深度学习的一年 | 社区征文
进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,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、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行去噪并进行特征提取处理;特征重构阶段将处理后的数据作为特征重构部分的输入,利用自注意力机制...
案例|得到数据治理实践:从夯实基建到精细化运营
> > > 对企业来说,数据治理是一个组织进行数据资产沉淀的基础,也是所有数据应用的基础和根基,治理的好坏直接影响数据应用过程中的价值体现。> > > > 