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我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
TensorFlow是由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发和维护的深度学习平台,目前人工智能领域主流的开发平台,在全球有着广泛的用户群体。### 数组的形状比如我们常说的excel数据中有几行几列,这就是数组的形状,也就是数组的排列方式,shape本身的意思就是形状的意思. numpy中提供了shape()方法来获取数组的形状, 比如下面的代码:创建数组```import numpy as nparr = np.array([[0,0,0],[1,1,1]])print(arr)```执行结果如下:搞混,其实他们并没有什么关系。推荐系统的召回环节,在文献中常见的翻译有两个,一个是**match**,即匹配,有点相亲的感觉,为用户先挑选一些合适的对象,然... 深度学习**结合具体业务场景的深入思考,是解决问题的第三步****。**协同过滤给了我们巨大的启发:**用户和商品这种抽象的概念,是可以用具体的向量来表示的!** 再仔细回想上面的步骤,这个向量是怎样产生的?...
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【通俗讲解】向量数据库的崛起|社区征文
这个方案为AI获得理解和维护长期的记忆以及执行复杂任务提供了有力支持。# Vector EmbeddingsVector Embedding(向量嵌入)是一种将数据映射到高维向量空间的技术。这种映射由深度学习模型生成,旨在捕捉数据的各种... 这种索引和搜索算法对于关键字的搜索功能非常合适,但对于语义搜索功能就非常弱。例如,如果你搜索 “**猫**”,那么你只能得到带有 “**猫**”果,而无法得到 **布偶**、**英短** 等结果,因为 **猫**和 **布偶**是完...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量化后的数据才能够被 AI 模... 这两种检索链路的性能各有适用的场景,但如何在执行时自动找到最适合的执行路径呢?为此,技术团队又研发了 DSL 定向引擎,支持在检索过程中同时进行向量检索和 DSL 过滤(结构化过滤),具有高性能、逻辑完备、可按需终止...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量化后的数据才能够被AI模型... 这两种检索链路的性能各有适用的场景,但如何在执行时自动找到最适合的执行路径呢?为此,技术团队又研发了DSL定向引擎,支持在检索过程中同时进行向量检索和DSL过滤(结构化过滤),具有高性能、逻辑完备、可按需终止和执...
集简云3月更新合集:新增33款集成应用,更新10款应用
腾讯云图像分析基于深度学习等人工智能技术和海量训练数据,提供综合性的图像智能服务,包含图像理解、图像处理、图像质量评估、图像搜索等。 ,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... 上面的结果有效数字太多了,后文不好教学展示,因此我们对`attn_scores_softmax`的结果取小数点后一位,即`attn_scores_softmax`变成下列形式:```pythonattn_scores_softmax = [ [0.0, 0.5, 0.5], [0.0,...
字节跳动杨震原:抖音如何用好机器学习
是把问题数字化。先数字化,然后让这个问题可以定量评估。当问题可以定量评估的时候,接下来就可以智能化,进一步用一些机器学习的方法来优化。之前有些朋友问我,说“震原,能不能帮我搞一个模型?”我问他想用这个模型干什么?他其实自己并没有想清楚。 我想通过几个例子来具体说明下机器学习的用法。 比如效果广告,对于商家来讲,是不是能用合理的钱找到客户?对平台来讲,有一个广告位,是不是能够把最适合的广告放到这个位置上?这个问题...
大模型技术的发展与实践|社区征文
## 一、大模型的概念**大型语言模型,也称大语言模型、大模型(Large Language Model,LLM;Large Language Models,LLMs)** 。大语言模型是一种深度学习模型,特别是属于自然语言处理(NLP)的领域,一般是指包含数干亿(或更多)参数的语言模型,这些参数是在大量文本数据上训练的,例如模型GPT-3,PaLM,LLaMA等,大语言模型的目的是理解和生成自然语言,通过学习大量的文本数据来预测下一个词或生成与给定文本相关的内容。> 参数可以被理...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
深度强化网络、蒙特卡洛学习...## 如何理解深度学习常说的深度学习是一种使... 做机器学习项目,首先要先明确要解决的问题,其次,再针对问题选择一个算法,然后用对数据进行训练,找到一族函数中最合适的那一个形成最后的模型。# 机器学习入门环境准备## 背景:大多数互联网企业都提供有类似N...
2022下半年《软考-系统架构设计师》备考经验分享
这一部分建议深度学习,因为在论文中写项目的背景、价值的时候可能也会用到,要深刻理解之后再开始刷题。#### 1.5 信息安全&法律常识(5%)这一部分内容是信息安全和法律常识的基础内容,信息安全包括:基础密码学(对称、非对称加解密、数字签名)、常用身份认证方案设计、访门控制方案设计、系统安全性设计等内容;法律常识包括:著作权、专利、商标、商业机密等概念,在选择题和论文中可能也会用到这一部分的知识点。#### 1.6 数学&逻...
