本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A 谷歌大规模机器学习:模型训练.特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译   来源:ThingsExpo.Medium 作者:Natalia Ponomareva.Gokula Krishnan Santhanam 整理&编译:刘小芹.李静怡.胡祥杰 新智元日前宣布,获6家顶级机构总额达数千万元的PreA轮融资,蓝驰创投领投,红杉资本中国基金.高瓴智…
背景 海量且优质的数据集是一个好的 AI 模型的基石之一,如何存储.管理这些数据集,以及在模型训练时提升 I/O 效率一直都是 AI 平台工程师和算法科学家特别关注的事情.不论是单机训练还是分布式训练,I/O 的性能都会显著影响整体 pipeline 的效率,甚至是最终的模型质量. 我们也逐渐看到容器化成为 AI 训练的趋势,利用容器可以快速弹性伸缩的特点,结合公有云的资源池,能够最大化资源利用率,为企业大大节约成本.因此也就诞生了类似 Kubeflow 和 Volcano 这样的开源组件,帮助…
作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/300 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 一份来自『RESEARCH AND MARKETS』的二手车报告预计,从 2022 年到…
作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/309 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 只要给到足够的相关信息,AI模型可以迅速学习一个新的领域问题,并构建起很好的知识和预估系统…
微软的Power BI现在是一种正在大量结合人工智能(AI)的商业分析服务,它使用户无需编码经验或深厚的技术专长就能够创建报告,仪表板等.近日西雅图公司宣布推出几款新的AI功能,包括图像识别和文本分析,关键驱动程序分析,机器学习模型创建和Azure机器学习集成,旨在展示数据科学家的工作以及授权更多用户利用人工智能.   提供AI模型构建器 微软人工智能平台公司副总裁埃里克·博伊德在接受VentureBeat采访时说:“我认为能够接触到更广泛的受众,包括认知服务点亮和Power BI--这很酷.”…
前言: 炸金花这款游戏, 从技术的角度来说, 比德州差了很多. 所以他的AI模型也相对简单一些. 本文从EV(期望收益)的角度, 来尝试构建一个简单的炸金花AI. 相关文章: 德州扑克AI--Programming Poker AI(译).  系列文章说来惭愧, 之前一直叫嚷着写德州AI, 不过可惜懒癌晚期, 一直没去实践, T_T. 相比而言,***简单很多, 也更偏重于运气和所谓的心理对抗. 系列文章: 1. 炸金花游戏的模型设计和牌力评估  2. 炸金花游戏的胜率预估 3. 基于EV(期望…
来源:Redislabs作者:Pieter Cailliau.LucaAntiga翻译:Kevin (公众号:中间件小哥) 简介 今天我们发布了一个 RedisAI 的预览版本,预集成了[tensor]werk组件.RedisAI 是一个可以服务 tensors 任务和执行深度学习任务的 Redis 模块.在这篇博客中,我们将介绍这个新模块的功能,并解释我们为什么会认为它能颠覆机器学习(ML).深度学习(DL)的解决方案.RedisAI 的产生有两大原因:首先,把数据迁移到执行 AI 模型的主机…
摘要:华为云擎天架构+ Flash-Native存储引擎+低时延CurreNET,数据存储和处理还有啥担心的? 虽然我们已经进入大数据时代,但多数企业数据利用率只有10%,数据的价值没有得到充分释放.面对海量数据爆炸式的增长和发掘数据内在价值的巨大需求,拥有弹性伸缩.无限扩展能力的云存储正发展成为时代的智能数据底座. 另一方面,随着人工智能(AI).VR/AR.5G.自动驾驶等技术的发展,应用对云存储的实时处理能力提出了更高标准.对于支撑智能世界的数据平台而言,需要进入百微秒量级,才能满足实时性…
摘要:CANN作为释放昇腾硬件算力的关键平台,通过深耕先进的模型压缩技术,聚力打造AMCT模型压缩工具,在保证模型精度前提下,不遗余力地降低模型的存储空间和计算量. 随着深度学习的发展,推理模型巨大的参数量和计算量,需要耗费越来越多的硬件资源,也给模型在移动端的部署带来了新的挑战. 能不能像哆啦A梦一样,变出一条缩小隧道,不管再大的模型,塞进去后就能变小变轻,在寸土寸金的AI硬件资源上身轻如燕- 答案是:当然可以! 通常来说,想要构建深度学习领域的模型缩小隧道,加速模型推理部署,一般需要借助量化…
目前大部分使用GPU的AI模型,都使用的英伟达这套. 需要注意的是,驱动.cuda.cudnn版本需要一一对应,高低版本互不兼容. 驱动和cuda对应关系:https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/index.html 驱动下载:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn CUDA下载:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 一.NVI…