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。

最新

大语言模型·2024-05-21
仙守 · 苏宁易购 擅长领域:人工智能, 大语言模型, 机器学习
DSSM双塔模型用于解决语义相似度任务和推荐场景,包含n+1个塔,输入为高维向量,输出为低维语义向量,通过cos值计算相似度,使用不同的label构造不同的模型,通过相似度函数计算相关性,基于pytorch实现。...(more)
浏览446
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)
浏览4249
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)
浏览1519
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。
浏览2303
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)
浏览1837
制造·2024-04-24
Qq联盟成员 · 红宇精密 擅长领域:云计算, HPC, 人工智能
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。
浏览3239
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制造·2024-04-23
Qq联盟成员 · 红宇精密 擅长领域:云计算, HPC, 人工智能
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)
浏览1796
评论3
大语言模型·2024-03-08
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
大模型技术在金融服务中应用广泛,包括深度学习、强化学习、迁移学习等算法和技术。应用场景包括信用评分、算法交易、欺诈检测、投资顾问等。大模型技术的发展将进一步提高金融服务的智能化和效率,金融机构应积极探索应用和发展,构建大模型应用生态体系。...(more)
专栏: 趋势观点
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评论2
机器学习·2024-03-08
jinhaibo课题专家组 · 昆仑银行 擅长领域:人工智能, 大语言模型, 大数据
6 会员关注
根据需求,主要是处理30亿条交易数据,并利用机器学习为交易地址打上标签,使用Hadoop和Spark是一个合适的大数据平台方案。数据量:Hadoop适合存储海量的数据,并提供了多种技术组件用于查询和分析,由于本需求是30亿条数据进行存储和处理,所以选择Hadoop是合适的。Spark是基于内存的...
系统运维·2024-03-07
menglunyang课题专家组 · 中国银行 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
11 会员关注
文章介绍了基于Apriori算法的告警关联分析模型,实现告警自动压缩和根因分析,未来需要完善特征构建和关键词过滤等方面。
专栏: 最佳实践
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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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