机器学习
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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。...(more)
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

热点

大语言模型·2024-05-20
dengjf99课题专家组 · 某股份制银行 擅长领域:人工智能, 大语言模型, 服务器
16 会员关注
数据清洗在长尾场景下需注意数据原始性、质量标准、验证、转换、填充、异常值处理、特征选择、平滑、标注、微调、隐私保护、去重等,高质量数据集对机器学习模型训练至关重要,企业数字化和数据治理水平也很重要。...(more)
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大语言模型·2024-05-15
仙守 · 苏宁易购 擅长领域:人工智能, 大语言模型, 机器学习
GPT是一种预训练语言模型,可用于自然语言处理任务。它采用生成式预训练和判别式任务微调的方法,使得模型搭建更简单。适配不同任务的输入形式是一个问题,但通过增加应用层级的网络和有监督微调,可以解决。使用huggingface的模型调用和微调也变得更加简单。...(more)
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人工智能·2024-05-14
仙守 · 苏宁易购 擅长领域:人工智能, 大语言模型, 机器学习
本文介绍了基于BERT的自然语言处理中的任务和实现方法,包括文本分类、问答系统、命名实体识别和预训练任务等。通过对文本进行编码和向量化,可以实现各种任务的分类和预测。
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大语言模型·2024-05-05
Luga Lee联盟成员 · None 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
46 会员关注
多任务学习(MTL)通过共享表示来同时训练模型以处理多个相关任务,提高泛化能力和个体任务的适应能力。参数共享策略包括硬参数共享和软参数共享,需考虑任务相关性、模型复杂度和训练数据量等因素。...(more)
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评论3
汽车数据安全·2024-03-05
xuyy联盟成员 · 某银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 大语言模型
10 会员关注
通过多种技术和措施来保障数据安全性,包括加密技术、访问控制、备份和恢复、监控和日志记录以及安全审计和合规性等。这些措施有助于确保数据的安全性和完整性,并满足相关法规和标准的要求 。保护数据安全需要采取以下措施: (1)加密数据 使用加密技术对数据进行加密,以保护数据...
制造·2024-04-23
Qq联盟成员 · 红宇精密 擅长领域:云计算, HPC, 机器学习
4 会员关注
制造企业优化HPC性能:基础优化、并行计算、GPU加速、性能监控、软件工具、网络通信、缓存系统、云解决方案。不同品牌服务器统一调度:中间层软件、标准化作业脚本、虚拟化、容器化部署、硬件升级、供应商合作。提升吞吐和效率:高速网络互联、高可用性存储、优化作业调度、故...(more)
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制造·2024-04-24
Qq联盟成员 · 红宇精密 擅长领域:云计算, HPC, 机器学习
4 会员关注
制造企业可通过HPC算力预测、优化资源、混合云解决方案等方式提高效率,注意成本、技术、数据安全等挑战,确保高效运行。
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评论3
工业制造其它HPC性能优化·2023-09-27
lrx00056015联盟成员 · 福田汽车 擅长领域:HPC, 机器学习, 人工智能
3 会员关注
优化方案很多,业务方面软件模型及工况优化 ,软件层面可以软件及指令集优化、mpi 参数优化、数据结构优化等,硬件层面更换先进的处理器、引入GPU加速、内存调用优化、网络优化及存储优化,优化后可以提升计算速度和效率,好的情况可以提升 1 倍 - 几倍。具体可以从如下几个方面开...
汽车HPC·2024-02-26
rayz · ICEM 擅长领域:HPC, 深度学习, 人工智能
如上述朋友所说,需要结合HPC集群监控系统,统计出一段时间内仿真计算资源的使用情况,使用集群的队列功能,本地集群和云集群资源的可弹性调整算力资源的使用。
机械装备汽车制造仿真系统·2024-02-26
rayz · ICEM 擅长领域:HPC, 深度学习, 人工智能
1. 计算资源预约,HPC平台可以引入预约系统,让用户提前预约资源,可以让HPC平台提前规划资源分配,避免资源需求波峰时期的排队情况。用户可以根据任务的紧急程度和优先级,提前预约所需的计算资源和时间窗口,2. 建立资源缓冲池,集群平台可以设置资源缓冲池,将一部分资源保留作为备...

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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。...(more)
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
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