深度学习练习数据
社区干货
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...
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
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,能够模拟人脑神经网络的工作原理,实现对复杂数据的自动特征提取和分类。在智能教学中,深度学习技术主要应用于以下几个方面:**个性化推荐系统**:利用深度学习算法,分析学生的学习习惯、兴趣和需求,为其推荐个性化的学习资源和路径。例如,根据学生的答题情况,智能推荐相关知识点和练习题,帮助他们更好地掌握知识,以下是部分核心代码。```import tensorflow as tf...
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和学习能力。大模型的诞生影响,对如今发展的许多领域,诸如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等等,都有着显著的成果!
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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... 这个数据集在图像数量、分辨率、覆盖类别、目标密度还有小目标代表方面都远远优于现有的类似数据集。有了数据集之后,用它去训练目标检测算法,我在这里使用的是yolov5进行迁移学习,得到一个基准模型。对这个基准模型...
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... 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_...
GPU计算型
概述GPU计算型实例基于多种NVIDIA Tesla显卡,在各类推理场景及分子计算场景下提供高性价比。适用于深度学习及AI推理训练,如图像处理、语音识别等人工智能算法的训练应用。 说明 您可以在价格计算器页面,查看实例的价格及其配置项(系统盘、数据盘、公网IP等)费用。价格计算器为参考价格,具体请以云服务器控制台实际下单结果为准。 如果您发现实例规格不能满足或者超出应用需求时,您可以随时变更实例规格(升降配)或使用其他类型的实...
GPU计算型
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AI与深度学习的一年 | 社区征文
深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,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...
个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智能技术生成具有特定主题和风格的诗歌。以下是我在该项目中的实践经验和内容分享:**数据收集与预处理:** 首先,我们收集了大量的古代诗歌和现代诗歌数据,并对这些数据进行清洗和预处理,包括去除标点符号、停用词、分...
AI赋能安全技术总结与展望| 社区征文
Datacon 大数据安全分析比赛第五名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是AI赋能安全技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景 伴随着... 总数据量为10868个。其中80%作为训练集(使用auto-sklearn和5折交叉经验确定模型及其超参数),20%作为测试集。实验结果表明:使用论文提出的四大类特征的效果较好,位于实验结果第二名(准确率为0.994)。而第一名(0.994...
从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践
整个机器学习生态**从上到下分为“平台层”“框架层”“资源层”** 3个部分。字节跳动算法工程师使用 Reckon 训练平台完成了模型编写、训练、上线的全部过程。Reckon 训练平台中包含基于 TF 深度优化定制的 4 大深度学习框架——Lagrange 框架、Lagrange-Lite、蒲公英、美洲豹,**这4个框架均通过** **Primus** **框架进行托管**。在托管观察中,Primus 作为分布式机器学习调度与数据融合框架,实现了云原生训练框架部署、分布式训...
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...
