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机器学习测试：使用模拟器测试训练好的功能的见解和经验
机器学习
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当新技术出现时，我们必须搞明白该怎样测试这些新东西。我对训练好的模型和机器学习功能的验证和认证过程做了很多研究，并将研究成果应用到了测试环节，从而在机器学习应用程序测试方面获得了很多见解和经验，并将在本文中分享它们。
深度学习与Python
2024-04-12
77
0
敲了17年代码，我现在连个面试机会都得不到
工程师
工作
面试
机器学习
企业
虽然全球经济正显现出逐步复苏的迹象，但科技行业的裁员仍在不断推进。在 IT 这个永远寻求下一个热门趋势的产业当中，美国软件就业市场哀鸿遍野，连技术老鸟们似乎也难以重拾竞争力——几十年的经验积累反而让他们感觉自己身处劣势。
深度学习与Python
2024-03-18
98
0
领英是如何利用机器学习解决内容相关威胁和滥用问题
机器学习
自动化
工具
模型
数据
领英工程师 Shubham Agarwal 及 Rishi Gupta 解释道，为协助发现并移除违反其标准政策的内容，领英一直在使用自研的 AutoML 框架，该框架可以并行地训练分类器且试验多个模型架构。
深度学习与Python
2024-01-17
97
0
Web ML 库 Transformers.js 提供文本转语音功能
机器学习
web
模型
设计
语音
JavaScript 库 Transformers.js 提供了类似 Python Transformers 库的功能，设计用于在 Web 浏览器中直接运行 Transformer 模型，而不再需要外部服务器参与处理。在最新的 2.7 版本中，Transformers.js 引入了增强功能，其中包括文本转语音（TTS）支持。这次升级响应了用户的诸多需求，扩展了库的应用场景。
深度学习与Python
2023-12-04
212
0
4 个月节省千万成本的机器学习混部实践
机器学习
分布式
集群
内存
实践
当前，各大公司都存在着线下集群利用率不高的问题，且在尝试进行多业务类型的混合部署后，还可能会遇到各种稳定性和业务质量方面的挑战。因此，贝联珠贯在大数据领域针对万台规模的集群展开了研究，并成功落地了一种基于增强型 RunC 的新方案，在第一阶段的 4 个月里，成功地帮助客户提升了资源利用率，年度降本超过千万人民币，同时业务使用体验并未受到影响。在今年 9 月份的 QCon 全球软件开发大会（北京站），贝联珠贯 (www.lccomputing.com) 合伙人王元良老师以《增强型 RunC 的最佳实践：克服离线高压力混部场景的关键挑战》为题，分享了实际落地经验。本文由贝联珠贯公众号（ID：Lccomputing）整理节选自此次演讲。 完整幻灯片下载地址： https://qcon.infoq.cn/202309/beijing/presentation/5440
深度学习与Python
2023-10-02
227
0
全面拥抱大模型！腾讯正式开放全自研通用大模型：参数规模超千亿、预训练语料超 2 万亿 tokens
机器学习
框架
模型
算法
腾讯
9 月 7 日，2023 腾讯全球数字生态大会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生正式发布全链路自研的通用大语言模型：混元大模型。混元大模型具备强大的中文创作能力、复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。
深度学习与Python
2023-09-08
496
0
马斯克等人热捧：高薪缺人，但要懂全栈懂LLM，一个全新职业正在兴起！
机器学习
工程师
模型
全栈
LLM
新的能力正在创造新的头衔：为了充分发挥 AI 的技术潜能，我们必须超越提示工程师、编写出真正的软件。
深度学习与Python
2023-08-09
161
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LinkedIn图数据库LIquid：为9.3亿会员提供实时数据访问
机器学习
linkedin
liquid
数据
图数据库
最近，LinkedIn 分享了其图数据库 LIquid 是如何自动索引和实时访问会员、学校、技能、公司、职位、工作、事件等之间的关系数据的。这个知识图谱被称为 LinkedIn 的“Economic Graph”，有 2700 亿条边，并且还在不断增长，目前每秒处理 200 万次查询。
深度学习与Python
2023-08-09
130
0
CubeFS在大数据和机器学习的探索和实践丨ArchSummit峰会实录
机器学习
存储
大数据
实践
数据
近日，AS 全球架构师峰会上海站圆满落地。会上，来自 OPPO 安第斯智能云的唐之享围绕云原生分布式存储 CubeFS 在机器学习和大数据的探索和实践这一主题展开了精彩分享，以下为本次分享的精华内容。本次分享主要从以下四个方面进行： CubeFS 的架构设计和关键产品特性； CubeFS 在机器学习领域的应用和实践，详细说明 OPPO 机器学习存储的演进过程和遇到的问题和挑战，以及如何基于 CubeFS 应对这些问题和挑战； CubeFS 在大数据的应用和实践； 展望 CubeFS 的未来演进方向。 01
深度学习与Python
2023-05-09
541
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开源黄金十年，论道AI开源技术趋势及落地实践
机器学习
开源
模型
实践
数据
6 月 26 日，亚马逊云科技 Community Day 在上海举办。亚马逊云科技首席开发者布道师、资深数据科学家、资深应用科学家以及亚马逊云科技 Machine Learning Hero 悉数到场，针对 AI 开源的技术趋势及落地实践项目进行分享和讨论。 1王宇博：亚马逊在开源机器学习领域的贡献和实践 开源的概念源于上世纪 80 年代，近年来，随着机器学习和云计算的不断发展，开源逐渐成为众多开发者谈论的核心，其重要性显著提升。目前，前五大开源贡献者中，四家是云计算厂商，前十大开源贡献商中，七家是云计算
深度学习与Python
2023-04-01
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5G时代下的人机交互有哪些突破与挑战？ ｜ AICon
机器学习
人工智能
服务
模型
语音
今年的热播剧《你好，安怡》畅想了在 2035 年，高等人工智能机器人“芯机人”被发明出来，进入千家万户为人类提供便利的服务。在电视剧中，“芯机人”拥有近乎人类的外貌举止，能够流畅的辨别不同交互对象并提供对应的服务。这里面就用到了多模态人机交互技术，多模态交互性学习是一个非常动态和广泛的研究领域，经过团队研究，目前正应用在例如电商、语音对话等领域，为人们提供全新的交互体验。 9 月 17 日 -18 日，AICon 全球人工智能与机器学习技术大会将在北京举办。大会主题演讲邀请到京东集团副总裁、 京东人工智能研
深度学习与Python
2023-04-01
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AICon全球人工智能与机器学习技术大会日程正式上线 | AICon
机器学习
人工智能
实践
腾讯
硬件
AI 已经走过 65 年历程，几年前伴随着深度学习技术的成熟以及计算机算力的增长，AI 迎来了空前未有的繁荣。不过，最近两年中国 AI 热潮似乎有所回落，甚至连一些 AI 从业者也有些沮丧，其实， AI 进入相对平稳的新阶段，AI 正在集聚能量，在等待着下一次技术的重大突破，例如无人驾驶这个巨大的新兴产业。包括元宇宙，背后代表的是 VR/AR 技术所带来的新的交互方式，乃至新的硬件设备变革。 2021 年 11 月 25-26 日，AICon 全球软件开发大会 2021 年将在北京悠唐皇冠假日酒店举办，本次
深度学习与Python
2023-04-01
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亚马逊正在重塑MLOps
机器学习
服务
工具
模型
数据
作者 | Vishnu Prathish 译者 | 王强 策划 | 冬梅 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 众所周知，在三大云提供商中 AWS 拥有最丰富的机器学习能力组合。随着 Sagemaker Studio 于 2020 年初公开发布，他们创建了一个全集成的 ML 开发环境——这是业界首创。 在所有 ML 产品的中心锚定一个 IDE 是一个明智的举动——只要你的相关服务正确地填补了关键运维层面的空白。如果一切顺利，亚马逊将有机会一劳永逸地重塑行业中机
深度学习与Python
2023-04-01
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23 个优秀的机器学习训练公共数据集
机器学习
工具
模型
视频
数据
作者 | Nikola M. Zivkovic 译者 | 王强 策划 | 凌敏 本文最初发布于rubikscode.com网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 Iris 数据集的那些示例你是不是已经用腻了呢？不要误会我的意思，Iris 数据集作为入门用途来说是很不错的，但其实网络上还有很多有趣的公共数据集可以用来练习机器学习和深度学习。在这篇文章中，我会分享 23 个优秀的公共数据集，除了介绍数据集和数据示例外，我还会介绍这些数据集各自可以解决哪些问题。 以下是这 23 个公共数据集： 帕
深度学习与Python
2023-04-01
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这个时代，借钱再也不用欠人情 | AICon
机器学习
人工智能
金融
互联网
实践
小时候家里没什么钱，一点点学费都得找亲戚邻里去筹借，很多时候常常碰一鼻子灰，大家并不愿意借给你。 现在不一样了，现在的信用贷款，既不用出门，又不用欠人情，甚至到账速度还超级快。 不过你知道这一切，是如何发生的吗？ 我想这得从我们的金融科技的发展历程说起。 上世纪 80 年代到 21 世纪初，金融机构开始设立 IT 部门，银行卡、ATM、证券交易无纸化等快速普及，金融服务与电子信息技术初步融合。 这个阶段我们称之为金融信息化，不过毕竟那时候我国的金融刚起步，乡下存取款还不方便，更不用说大额借款了，那个时候普
深度学习与Python
2023-04-01
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选择机器学习模型，要注意这 7 个问题
机器学习
模型
数据
算法
性能
作者 | Santiago Valdarrama 译者 | Sambodhi 策划 | 刘燕 本文最初发表于 Towards Data Science 博客，经原作者 Santiago Valdarrama 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。 和很多人的想法相反，性能最好的机器学习模型未必是最好的解决方案。在 Kaggle 竞赛中，性能是你需要的全部。实际上，这也是另一个需要考虑的因素。下面让我们从模型的性能开始，并重新考虑一些其他考虑因素，以便在选择模型来解决问题时牢记在心。 1性能 模型结果的质量是
深度学习与Python
2023-04-01
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构建机器学习工具一年得到的四个教训
机器学习
工具
模型
数据
数据科学
作者 | Humanloop 译者 | Sambodhi 策划 | 蔡芳芳 关于如何构建机器学习工具、未来的需求和为什么领域专家在人工智能的未来中扮演重要的角色，我们想与大家分享一些最令人惊讶的经验。 在过去的一年里， Humanloop 一直在开发 一种用于训练和部署自然语言处理模型的新工具。我们已经帮助律师、客服人员、市场营销人员和软件开发人员团队快速训练出能够理解语言的人工智能模型，并立即使用它们。在使用主动学习时，我们开始将注意力集中在减少注释数据的需求上，但是很快发现需要更多。 我们真正需要的
深度学习与Python
2023-04-01
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关于 2021 人工智能的发展，你应该知道这四点 | AICon
机器学习
人工智能
计算机视觉
模型
系统
在某些特定的任务上，人工智能已经达到甚至超越人类的水平，我们需要时刻保持关注人工智能最新前沿与实践。 根据斯坦福大学《人工智能指数 2021 年年度报告》显示，人工智能在智能生成、计算机视觉、自然语言处理以及医疗和生物学领域的发展上已经取得了非凡的成就。 人工智能系统现在可以处理文本、音频和图像并生成足够高质量的产品。对于一些限定的技术来说，人类难以判断合成和非合成输出之间的差异。 过去十年，得益于机器学习技术（特别是深度学习技术）的应用，计算机视觉研究取得了巨大进展。新的数据显示，计算机视觉正在实现产业化
深度学习与Python
2023-04-01
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机器学习是科学还是“炼金术”？
机器学习
解决方案
论文
模型
数据
作者 | Samuel Flender 译者 | 王强 策划 | 刘燕 在实证领域，科学的严谨性是从假设开始塑造的。 业界对机器学习研究的科学严谨性的质疑声越来越多了。在 2017 年 NIPS 会议上的一场 演讲 中，当时就职于谷歌 AI 的 Ali Rahimi 和 Ben Recht 认为 ML 已经成为了一种炼金术，也就是说从业者使用的方法在实践中表现很好，但在理论层面上对这些方法的理解却相当欠缺。类似地，Keras 深度学习库的作者 Francois Chollet 认为当今的 ML 从业者都有“
深度学习与Python
2023-04-01
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别再把数据当作商品了
机器学习
工作
开发
模型
数据
作者 | Tobias Schaffrath Rosario 译者 | 李梦 策划 | 刘燕 机器学习在现实世界的应用潜力是无限的，但其实有 87% 的机器学习应用项目在概念验证阶段就宣告失败。作者基于在 1 万多个项目上 5 万多模型训练的经验，总结了机器学习应用项目失败的一些原因，并提出从以模型为中心的开发模式转变为以数据为中心的开发模式是促使更多项目成功的解决方案。 既然你正在阅读这篇文章，我应该就没必要讲什么机器学习研究中那些动听的故事了，也没必要啰嗦人工智能在现实世界场景中的应用潜力有多大。然而，
深度学习与Python
2023-04-01
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