机器学习图像识别模型
社区干货
大模型的应用前景:从自然语言处理到图像识别 | 社区征文
大型模型技术能够在各类数据集上进行预训练,学习一般特征表示,随后在一些任务上进行微调。这类迁移学习方法促进大型模型具有更强的泛化能力和适应性。- 自然语言理解的提升:大模型技术在自然语言理解行业拥有显著的提高。GPT(Generative Pre-trainedTransformer)为了代表大型语言模型,依据预训练和优化的方式,在文本生成、机器翻译、问答系统等任务中获得了显著的效果。- 图像识别和机器视觉进展:大模型技术也用于图像识别...
大模型--未来的智能方向|社区征文
大模型是大规模语言模型(Large Language Model)的简称 -- 指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型设计的目的:大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各个领域都有着很广泛的应用,例如图片识别、语音识别、医疗行业和专业岗位等。大模型通过海量数据(web,Wiki,小说等)来学习复杂的模式和...
集简云新增“AI图像生成与识别”功能:实现智能图像识别与理解场景
也掀起了各大企业对于多模态大模型的研究热潮。和以往的生图模型相比,多模态模型已突破文本限制,图像理解和识别能力尤为突出。本周,集简云上线 **AI图像识别与问答** 功能,集成 **OpenAI** 和 **Anthropi... 表示你的车辆检测到了发动机或排放控制系统中的一个问题。以下是一些你可以采取的步骤:不要恐慌。这个指示灯可能表示多种问题,从轻微到严重不等。检查油箱盖是否已经正确地拧紧。一个松动的油箱盖可以触...
我的技术年终总结——机器学习 |社区征文
## 一、机器学习是什么?- 从广义上来说,机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说,机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。 - 直观上理解,机器学习(Machine Learning,ML)是研究计算机模拟人类的学习活动,获取知识和技能的理论和方法,改善系统性能的学科。因为计算机系统中“经验‘通常以数据的形式存在,所以机器要利用经验,就必...
特惠活动
机器学习图像识别模型-优选内容
机器学习图像识别模型-相关内容
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
特征工程加速模型迭代。作者|字节跳动基础架构研发工程师-谢凯 **01****机器学习样本存储:背景与趋势**在字节跳动,机器学习模型的应用范围非常广泛。为了支持... 桶级的乐观冲突检测。同时对于 Upsert 回流到早前分区的数据按数据冷热进行 Compact,避免小文件带来的性能损耗。介绍完核心特性,我们也针对海量样本为 Iceberg 数据湖做了不少优化,也逐渐在将一些效果不错的包...
未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文
使用各种过程(如机器学习模型、词嵌入或特征提取技术)将其转换为向量。**典型的三大向量数据:****图像向量**:依据深度学习模型获得的图像特点向量捕捉图像的重要信息,如色彩、外型、线框等,可用作图像鉴别、检索等任务;**文本向量**:通过词嵌入技术如 Word2Vec、BERT 等生成的文本特征向量,这些向量包含了文本的语义信息,可以用于文本分类、情感分析等任务;**语音向量**:通过声学模型从声音信号中提取的特征向量,这些向量...
基于 SAP BTP 平台的 AI 项目经验分享 | 社区征文
用户可以上传一张图片,该 Java 程序调用 SAP AI API,后者会使用预先训练好的机器学习模型,对该图片进行识别,给用户返回一个文本格式的响应信息,告诉用户识别结果。下面是具体的实现步骤。访问 https://api.sap.com, 点击 API :选择 SAP Leonardo Machine Learning - Functional Servic...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
验证模型是否能够被推广、泛化,评估模型是否过拟合测试集,用来评估模最终模型的泛化能力,相当于举一反三的能力## 机器学习分类主要分类是根据机器学习在训练过程中是否有标签。- 监督学习:训练的数据集全部都有标签,根据标签的特点 监督学习可以分为两类问题:回归和分类,回归问题的标签是连续的数值,比如预测房价、股市等,分类问题的标签是离散的数值,比如人脸识别、判断是否正确等,判断两款运营策略哪种更有效。 本文主要介绍了火山引擎云原生机器学习平台在高性能计算和存储的规模化调度上的架构设计,如何对模型分布式训练进行加速,以...
技术大讲堂精彩回顾& PPT 领取|字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术
火山引擎开发者社区技术大讲堂第一期为大家带来了主题为「揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术」的分享。字节跳动经过业务实践打磨的机器学习技术首次亮相开发者社区,由技术负责人项亮公开深度分享;同时,承载机器学习平台的超大规模 HPC 基础设施也首度在社区分享。 **《火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践》**项亮|火山引擎机器学习系统负责人本次分享围绕数据加速、模型分布式训练框架建...
字节跳动杨震原:抖音如何用好机器学习
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?这个问题怎么评估呢?很简单,我们看转化率就可以了,所以它的目标可以很清晰地定义出来。 能够清晰定义目标,就可以做A/B实验,可以判断什么方法更好,进而可以用机器学习进一步去优...
揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术
点击上方👆蓝字关注我们! 随着智慧科研、自动驾驶、基因测序、量化投资等大量新兴产业的发展,现代产业对模型训练有了大量的需求,模型体积也呈现爆发式地增长。而大模型训练给底层基础设施,尤其是计算能力带来了不小的挑战。4 月 14 日,火山引擎开发者社区 **技术大讲堂第一期**将为大家揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术。字节跳动经过业务实践打磨的**机器学习技术将****首次亮相*...
