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开发者社区,并由技术负责人项亮公开深度分享,与广大开发者互动。同时,承载...
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*...
通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。 总体来说字节跳动的机器学习和训练样本在其业务中发挥着重要作用。通过建立强大的训练平台、积累海量的训练样本,字节跳动能够支持大规模的模型训练和优化。此外,当前业界的趋势表明模型和样本规模的增长,以及训练算力的提升正推动着机器学习的发展,同时特征工程的自动化和...
# AI和机器学习的定义人工智能(Artificial Intelligence)是使计算机和机器模拟人类智能的科学与工程实践。它旨在构建智能代理——系统能够正确理解外部环境,并在那里采取行动,以最大程度地完成目标。AI技术的目标... AI有能力基于大量案例学习出优良设计模式,助力工程师提高工作效率。在制造过程监控方面,通过多模态ensors信息融合,能实现前所未有的制造管控水平。总之,作为一个技术先驱领域,工程发展将与人工智能深度融合,携手共...
通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。 总体来说字节跳动的机器学习和训练样本在其业务中发挥着重要作用。通过建立强大的训练平台、积累海量的训练样本,字节跳动能够支持大规模的模型训练和优化。此外,当前业界的趋势表明模型和样本规模的增长,以及训练算力的提升正推动着机器学习的发展,同时特征工程的自动化和...
# AI和机器学习的定义人工智能(Artificial Intelligence)是使计算机和机器模拟人类智能的科学与工程实践。它旨在构建智能代理——系统能够正确理解外部环境,并在那里采取行动,以最大程度地完成目标。AI技术的目标... AI有能力基于大量案例学习出优良设计模式,助力工程师提高工作效率。在制造过程监控方面,通过多模态ensors信息融合,能实现前所未有的制造管控水平。总之,作为一个技术先驱领域,工程发展将与人工智能深度融合,携手共...
高效的优化。” 4月18日,火山引擎发布自研DPU等系列云产品,并推出新版机器学习平台,支持企业客户更好地训练AI大模型。字节跳动副总裁杨震原以《抖音的机器学习实践》为主题,分享了他对机器学习的理解。 杨震原认为... 机器学习是一件既复杂又昂贵的事情。那抖音是怎么处理这个既复杂又昂贵的事情,更好地使用机器学习助力业务发展的呢? 好用的机器学习,要又快又便宜 先简单介绍一下我们的平台,我们最主要的两个平台,一个是推荐广告平...
点击上方👆蓝字关注我们! ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/9eda633c03214fa689a2044b6bc26967~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790066&x-signature=gVlCMLHEELVoGUqBKp0WFOd296I%3D)4 月 14 日,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...
# 机器学习基础## 什么是机器学习机器学习是一种从数据生成规则、发现模型,来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数,而不是程序员直接编写函数的技术)说起函数就涉及到自变量和因变量,在机器学习中,把自变量叫做特征(feature)多个自变量分别可以定义为X1,X2..Xn,因变量叫做标签(label),可定义为Y,而一批特征和标签的集合,就是机器学习的数据集。机器学习的学习过程就是在已知的数据...
通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。总体来说字节跳动的机器学习和训练样本在其业务中发挥着重要作用。通过建立强大的训练平台、积累海量的训练样本,字节跳动能够支持大规模的模型训练和优化。此外,当前业界的趋势表明模型和样本规模的增长,以及训练算力的提升正推动着机器学习的发展,同时特征工程的自动化和端...
# 人工智能-基于机器学习的环境污染影响评估随着全球工业化和城市化的加速发展,环境污染问题日益凸显,对人类生存和健康造成了严重威胁。为了更有效地监测和评估环境污染的影响,人工智能(AI)技术在环境科学领域展现出了巨大的潜力。本文将探讨基于机器学习的环境污染影响评估方法,并提供相应的代码实例。环境污染包括空气、水、土壤等多个方面,因此准确评估其影响需要全面考虑多种因素。传统的监测方法通常依赖于定点采样,显然无...
# 背景目前互联网已经进入了AI驱动业务发展的阶段,传统的机器学习开发流程基本是以下步骤:数据收集->特征工程->训练模型->评估模型效果->保存模型,并在线上使用训练的有效模型进行预测。这种方式主要存在两个瓶颈:模型更新周期慢,不能有效反映线上的变化,最快小时级别,一般是天级别甚至周级别。另外一个是模型参数少,预测的效果差;模型参数多线上predict的时候需要内存大,QPS无法保证。针对这些问题,一般而言有两种解决方...
并正式发布机器学习平台和推荐平台的多云部署解决方案。 OPPO数智工程系统总裁刘海峰在演讲中谈到,OPPO和火山引擎两个团队紧密合作,搭建了推荐系统的混合云的服务。双方以用户体验和商业生态长期可持续的发展为目标,并且在全球范围内建设了在技术与商业两个方面都很领先的推荐算法混合云产品,成功的尝试值得业界很多同行来借鉴和参考。 NVIDIA 中国区工程和解决方案总经理赖俊杰表示,加速计算、数据中心大规模扩展和人工智能的结...