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面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

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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...

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

点击上方👆蓝字关注我们! ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/088f135c08444b698de3941f6dd41a04~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135670&x-signature=QAy4SLPAoe%2BIrSTxjbcLCg4SbtM%3D) 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...

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、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、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...

基于大模型的图像视频处理技术总结|社区征文

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/36cd929b81324063a8a3e2ab1cc0163b~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135649&x-signature=7jems2RSX30WpSTKMq4JfOpgj%2FQ%3D)**前言**图像以及视频的处理在近几年尤为火爆,大量研究人员在基于人工智能技术、机器学习以及大模型的基础上完成了大量开的发工作,特别是在今年得到了很大的进展。**简介**最近,元宇...

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机器学习图像-优选内容

模型的效果评估
效果指标列表 机器学习平台目前支持图像分类、文本分类、表格分类及回归的效果指标,每种指标的含义、使用方法如下。 测试样本数含义:参与效果评估的样本数量。 FP含义:False Positive,错误预测成正例的样本(真实类别为负例,预测结果为正例)。默认展示前 20 个示例。 使用场景:图像分类、文本分类、表格分类。 FN含义:False Negative,错误预测成负例的样本(真实类别为正例,预测结果为负例)。默认展示前 20 个示例。 使用场景:图...
针对算法工程师的快速入门
将相关工作迁移到机器学习平台。利用其提供的 GPU & CPU 算力、数据存储和缓存加速方案、训练任务编排和调度等能力完成模型的高效迭代。 从 0 开始,在机器学习平台上完成从原始数据到模型训练的完整流程。 下文将以 CIFAR-10 数据集的图片分类任务为范例,演示机器学习平台的核心功能。 相关概念 AK / SK 对象存储 TOS 火山引擎镜像仓库 CR 机器学习平台镜像仓库 资源组 队列 开发机 自定义训练 volc 命令行工具 注册账号,并设置合...
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...
通过工作流串联训练与评测任务
概述 机器学习平台工作流模块支持用户编排多个自定义任务。用户可以使用工作流串联模型训练与模型评估任务,并为每个任务提供不同的计算规格,在一次工作流任务中灵活完成训练与评估任务。本文介绍一个简单的训练+评... 如下是一个在CIFAR数据集中进行图像分类的模型训练与评估代码例子,用于下文功能演示。 python import argparseimport torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimport torch.nn as nni...

机器学习图像-相关内容

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、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、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...

[模型组]文本检测裁切识别

文本检测裁切识别是一个官方模型组,它包含 5 个独立模型和 1 个 Ensemble 模型。Ensemble 模型将 5 个独立模型封装为一个工作流。本模型组能够对输入图像进行文本识别,返回识别到的文本字符串。现代机器学习系统通常需要按顺序执行多个模型,可能包括预处理步骤和聚合多个模型的结果。为了简化用户调用流程,减少网络延迟和降低带宽成本,边缘智能提供了 Ensemble 模型功能,该功能可以一次性执行多个模型。使用 Ensemble 模型,您可以...

基于大模型的图像视频处理技术总结|社区征文

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/36cd929b81324063a8a3e2ab1cc0163b~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135649&x-signature=7jems2RSX30WpSTKMq4JfOpgj%2FQ%3D)**前言**图像以及视频的处理在近几年尤为火爆,大量研究人员在基于人工智能技术、机器学习以及大模型的基础上完成了大量开的发工作,特别是在今年得到了很大的进展。**简介**最近,元宇...

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浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文

# 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。机器学习学习过程就是在已知的数据...

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

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=1716135667&x-signature=ZkORGhrlgOr3yOqfAMainujgxik%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...

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*...

AI 和机器学习:探索智能科技的未来 | 社区征文

# 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技术的目标之一是通过创建具有人类智能特征的系统来解决复杂问题。而机器学习(Machine Learning)是AI的一个分支。它通过分析数据来教会计算机学习而不通过明确编程。通过例如聚类、分类和回归等算法从示例数据中学习模式和规则...

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。![1280X1280.PNG](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a1786bfc62944f8cbf19957c30503366~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)可以看到不同应用场景下的参数和数据集、模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同...

AI技术进展和总结|社区征文

随着机器学习和深度学习的发展,AI技术也在不断地推陈出新,也融入到了在我的工作和生活中,今年以来我的主要研究方向便是人工智能的方向。 # AI技术 近年来,基于AI的预训练技术在文档理解任务方面取得了显着... LayoutLMv3模型通过统一的离散标记重建目标 减轻了文本和图像多模态表示学习之间的差异。我们进一步提出了单词补丁对齐目标,以促进跨模式对齐学习。LayoutLMv3 是一个通用模型,适用于以文本为中心和以图像为中心的...

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