基因算法改进
社区干货
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
比如在算法问题上,一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不同。在字节跳动的实践中发现,基础架构对性能或迭代效率有影响,但大部分情况下对算法效果不应该有影响。我们不希望在算法对比过程中引入基础架构的差异,所以希望有统一的基础架构。而且基础架构本身投入比较大,做多套也没有必要。其次,如果想对产品的某些地方进行改进,如何先复现实验结果?团队不同的人做了不同的实验,如何对这些实验...
大数据技术年度总结 | 主赛道
我通过优化算法和调整系统参数等方式进行了改进,提高了系统的性能和稳定性。数据安全问题:为了保障数据的安全性,我采用了加密技术、备份机制和权限控制等手段,确保数据的安全性和完整性。数据质量问题:在数据处理过程中,我发现数据存在一些异常和缺失值等问题。为了解决这些问题,我采用了数据清洗和填充等技术,提高了数据的准确性和可靠性。# 自我评估/反思:
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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
随着技术不断创新和改进,大模型的算法效率和计算结构的逻辑性也将得到提升。同时,硬件设备性能的提升以及大模型与云计算、边缘计算等技术的结合将为其提供更好的支持,增强稳定性,降低模型成本。发展趋势客观之下,大模型的发展也面临一系列挑战。首先,投入大量金钱和时间是必要的,因为大模型需要强大的硬件支持、大量的软件和计算资源。数据质量和标注是另一个关键问题,因为大模型的训练需要大量标注数据,而自动标注的难度较大,...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
比如在算法问题上,一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不同。在字节跳动的实践中发现,基础架构对性能或迭代效率有影响,但大部分情况下对算法效果不应该有影响。我们不希望在算法对比过程中引入基础架构的差异,所以希望有统一的基础架构。而且基础架构本身投入比较大,做多套也没有必要。其次,如果想对产品的某些地方进行改进,如何先复现实验结果?团队不同的人做了不同的实验,如何对这些实验...
漫谈人工智能在各行业的应用以及促进和发展|社区征文
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发展,让人工智能在今天有了技术性的变革。在这些buff的叠加下,也让很多人工智能大语言模型在2023年如雨后春笋般出现,让算法有了自己学习和思考的能力,众多AIGC应用出现。因此也出现了很多对个人甚至对于辅助企业生产效能提升的人工智能应用,让企业迎来很多技术上的全面革新,为企业的发展找到破局的法宝。谈到AI或者AIGC,始终避不开从2022年...
亚马逊云科技 -- AIGC 时代的数椐基础设施|社区征文
可以选择熟悉的框架和算法来训练模型,并使用强大的分布式训练功能加速训练过程>> **可扩展的模型部署**:Amazon SageMaker 将模型部署到生产环境中,提供高可用性和可扩展性,支持多种部署选项,包括实时推理、批量推理和边缘推理,以满足不同应用场景的需求### Amazon Bedrock> Amazon Bedrock 是完全托管的服务,使用单个 API 提供来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和 Amazon 等领先人工智能公司的高性能...
图谱构建的基石: 实体关系抽取总结与实践|社区征文
# 引言作为一个专注于NLP的算法技术团队,我们一直致力于知识智能在各业务场景的价值落地,随着NLP技术的逐渐演变:从词表为王到词向量,再到以BERT为代表的预训练模型,再到最近横空出世的ChatGPT,让“技术赋能业务”... 改进了TPLinker,最终实现代码结构如下:●基于 4010 新增 animoji 贴纸、ar 扫一扫贴纸●算法鉴权拆分功能完善(RD自测)●人体分割算法,采用大模型●bug 修复,视频模式下部分视频方向不对 ... 添加微整形接口和功能 byted_effect v2.8.0● 添加人脸聚类接口和功能● 手势识别改进召回及分类● 人体关节点优化半身检测召回● 人脸检测距离优化,跟踪丢失优化● 人体分割3-5m bet...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
可实时改进车流量,提高路面利用率。同时,依据紧急状况(如交通事故、道路维护等),边缘计算可快速反应,及时通知相关人员处理。智能制造:在生产中,很多传感器和设备会产生大量数据。依据边缘计算,可实时监控生产线的... 使用数据处理算法对采集的数据进行预处理和清洗,去除噪声和异常值。```import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('patient_data.csv') # 去除异常值 data = data.replace([np.inf, -np.inf],...
CommunityOverCode Asia 2023强势来袭!15大专题等你投稿!
是对计算机算法的研究,它可以通过经验和数据的使用来自动改进。机器学习算法基于样本数据(称为训练数据)建立模型,以便在没有明确编程的情况下进行预测或决策。它在工业中有着广泛的应用场景,并发挥着越来越重要的作用。 **适合本分论坛的三类Topic如下:**1. 聚焦于机器学习的框架和基础库项目,包括(括号内内容作废:大数据时代,数据可视化是帮助用户快速理解数据、探索数据的重要手段。在 Apache 软件基金会,我们有...
