> 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...
# 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... 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。对这个基准模型的各类目标进行详细的性能评估,算法对轨面光带、剥离掉块、疲劳裂纹等这些伤损的各类难例都能进行较好的兼容。有了目...
**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...
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... 以便于后续的特征提取和模型训练。**特征提取:** 我们使用词嵌入技术将诗歌中的每个词表示为一个高维向量,这些向量能够捕捉到词语之间的语义关系。然后,我们通过计算这些向量的相似度来提取诗歌的特征。**模型...
# 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(processed_data.drop('diagnosis', axis=1), processed_data['diagnosis'], test_size=0.2, random_state=42) # 训练分类器 clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 predictions = clf.predict(X_test)```4. 结果传输将分析结果发送到云计算层进行进一步的处理、存储和分析。可以...
随着深度学习以及大模型的普及,人们开始尝试将其应用到探地雷达图像去杂波任务中。 **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出准确的模型。这意味着需要花费更多的时间和资源来收集和标记数据,并且模型结构相对复杂,为降低其运算时间,我们主要采用两...
这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/348f356e262044e781fa8696ba0014ed~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185263&x-signature=TzgGXRKRB27fI3ZUU6%2FEl%2BQyMqA%3D)# 训练方法目前,模型加速领域已经建立了很多有影响力的开源工具,国际上比较有名的有微软DeepSpeed、英伟达Megatron...
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好专栏的每一篇文章>> 🍊支持小苏:点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩> # 写在前面 前段时间在Git上下载了yolov5的代码,经过调试,最后运行成功。但是发现对网络训练的步骤其实很不熟悉,于是乎最近看了看基于py...
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... 进行训练,将训练模型对EEG数据进行检测,实现癫痫检测。# 结论通过对AI中深度学习的学习,可以使我们解决一些人工难以解决或者比较浪费时间的问题有更好的解决方法,帮我们节约时间,并且推动社会的进步和发展。[...
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/794882382fd54165a163399b22e0129f~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185253&x-signature=%2B6Oi8JjHZIwaUB%2FcP72nJQc95TM%3D)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...
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。 本文将从AI安全分类、AI安全应用、AI安全面临的威胁、AI安全事件、AI安全公司... 数据投毒又可分为干净样本投毒和错误样本投毒。其中干净样本投毒表面上看是正常的样本,这也说明其隐蔽性很强,不容易被发现;错误样本投毒则是将标注错误的数据混到训练样本中,这种方式,成功率较高。假如攻击者可以得...
比如恶意样本检测、恶意流量检测、恶意域名检测、异常检测、网络钓鱼检测与防护、威胁情报构建等。人工智能不仅能够提高威胁检测能力,而且还能帮助安全运营分析师辅助决策。例如从无数的学术论文、博客、新闻报道中收集威胁情报,从而对每日海量的警报日志进行自动筛选,并结合人工智能技术对海量日志进行评分分级,从而大大减少了分析师的工作时间。在人工智能赋能安全蓬勃发展浪潮中,机器学习技术(包括深度学习技术)在应对网络空间...
在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了... 它可以通过学习和训练,模拟人类的语言和行为,实现与人类的交互和智能响应。ChatGPT是人工智能技术的一次重要突破,它能够快速地学习和适应用户的需求,并且可以广泛应用于客服、智能助手、智能家居等领域。ChatGPT...