深度学习协同过滤
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
剖析和过滤,并把处理后的数据发送到云计算层。边缘服务器一般部署在网络边缘,与设备层紧密联系,能够快速反映设备层的需要,降低传送数据的延迟。云计算层该层专门从事全球数据处理、剖析和存储,并承担运用的思路解... 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/39f62d756a0249615ba07102e)
深入探索:AI与大模型在实际应用中的全景 |社区征文
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(64, activation...
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... 其中读时合并和下推过滤在一些训练模型/数据处理中有很多样本是可以跳过和采样的,我们也通过下推过滤减少训练的样本计算量来提速。在支持高速读时合并中支持了内存统一化和海量样本 Shuffle 的优化,具体可见下两部...
风起云涌的2023年,异彩纷呈的AI世界 | 社区征文
大模型突破了过去深度学习的框架,构建了一套从思维链到思维算法的推理技术和强大的自然语言理解能力,可以让智能体拥有更强大的学习和迁移能力,从而可以创建更具智能性、更实用的智能体,开创了人机交互的新范式。... 未来更多的我想应该是考虑如何实现更高效的多智能体协同技术,通过相互之间的交互和合作,构建起完善的智能体系统,实现更高效、更智能的决策和行动。## 分割模型大一统: SAM 模型什么是分割那?> 在计算机视觉领...
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深度学习协同过滤-优选内容
深度学习协同过滤-相关内容
风起云涌的2023年,异彩纷呈的AI世界 | 社区征文
大模型突破了过去深度学习的框架,构建了一套从思维链到思维算法的推理技术和强大的自然语言理解能力,可以让智能体拥有更强大的学习和迁移能力,从而可以创建更具智能性、更实用的智能体,开创了人机交互的新范式。... 未来更多的我想应该是考虑如何实现更高效的多智能体协同技术,通过相互之间的交互和合作,构建起完善的智能体系统,实现更高效、更智能的决策和行动。## 分割模型大一统: SAM 模型什么是分割那?> 在计算机视觉领...
字节跳动智能音频信号处理的应用实践
## 音频信号处理发展趋势从我这些年的工作过程中,我把音频信号处理分为了三个大的部分:- 最基础的部分是算法,包括自适应滤波器、阵列信号处理以及心理声学和深度学习等算法技术。- 算法基础可以保证上层关... 还需要其他技术能力的协同。Q: NLP 能分析出对话时的空间是在山洞还是水边吗?A:可以。在前面演示的多播小说场景里面其实是做了这样的功能的。它的实现原理是,声场分析过程中关注的更多的是声音中的混响。我们要...
从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践
抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练——以上场景的机器学习训练均是基于 **Primus** **训练框架**完成。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 R... 过滤、打散、对齐等丰富数据编排能力。同时,在元数据编排过程中,训练框架有新数据的感知和增量编排能力。Primus通过持续扫描 HDFS 和 Feature Store 的新增数据进行模型更新,保证训练效果能够匹配用户最新行为。...
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
以协同的精神不断努力,为创造出优质的产品而努力。一个真正热爱生活的人,应当倾听内心的呼唤,追求那些真正属于自己的事业,因为真正的满足来自于追求内心的热爱。当然,我清楚自己的水准,也在不断地更清楚。##... 出现了许多JS的机器学习和深度学习框架,如`Tenforflow.js`、`synaptic`、`Brain.js`、`WebDNN`等等。由于浏览器的计算能力受限,像`keras.js`和`WebDNN`这样的框架只支持加载模型进行推理,而不能在浏览器中进行训...
技术人的 2023 总结之无处不在的 AI|社区征文
深度学习正是 AI 的特点。再比如说 智能语音交互(Intelligent Speech Interaction),就是你所理解的基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,对于企业来说适用于智能问答、智能质检、法庭庭审实时记录、实时演讲字幕、访谈录音转写等场景,可以应用在金融、司法、电商等多个领域,这里对于自然语言理解以及智能相关,也正是 AI 的特点。再比如 人机协同翻译,基于客户不断累积数据智能训练最合适客户的机器翻译模型,持续提高客...
漫谈人工智能在各行业的应用以及促进和发展|社区征文
从20世纪50年代的符号主义领域到20世纪80年代的神经网络和机器学习,经历无数寒冬的人工智能,随着计算机性能和存储的不断提升,算力的满足以及随着各种算法模型的迭代和改进,又得益于深度学习技术和大数据技术的快速... 真的很期待真正做到人路车协同的无人驾驶技术的到来,这样或许长时间堵车就会成为过去式。# 人工智能让更多人在新媒体时代拥有参与感在人工智能技术愈发成熟的今天,人工智能让更多人拥有参与到新媒体创作的机会...
KubeWharf:解析云原生未来的分布式操作系统|社区征文
云原生存储和机器学习等多样化场景的需求。在这篇博客中,我们将深入了解 KubeWharf,并结合实际案例和代码示例,探讨其在云原生生态系统中的重要性和潜力。KubeWharf 项目地址:[https://github.com/kubewharf](htt... KubeWharf通过与Kubernetes的深度集成,为用户提供了更灵活和高效的资源管理方式,使其能够轻松应对需要同时运行大量微服务的场景。无论是面向企业内部还是面向云服务提供商,KubeWharf 都为构建和管理大规模多租户集...
字节跳动智能音频信号处理的应用实践
**阵列信号处理** 以及 **心理声学** 和 **深度学习** 等算法技术。* 算法基础可以保证上层 **关键技术组件** 的技术演进。比如自适应滤波器理论的发展大大加速了回声消除在各业务场景中的应用;阵列信号处理... 还需要其他技术能力的协同。**Q:NLP 能分析出对话时的空间是在山洞还是水边吗?****A**:可以。在前面演示的多播小说场景里面其实是做了这样的功能的。它的实现原理是,声场分析过程中关注的更多的是声音中的...
功能增强
交互协同工作 交互式任务执行方式。 分析结果可视化展示。 企业级安全 基于火山引擎 IAM 及 OpenLDAP 用户及角色控制。 基于 Ranger 的权限管理及审计。 大数据及 AI 一体化 自研通用深度学习框架。 大数据 BI 与 AI 融合计算。
