摘要:从AI开发模型.框架.工具,到提升开发效率的学习办法,为AI开发者逐一解答. 本文分享自华为云社区<10分钟了解AI开发的基本过程>,作者:简单坚持. 1.AI开发究竟在开发什么? 一个硬件开发者的工作成果是一个布满集成电路的服务器,开机就可以运行某种软件. 一个移动端开发者的工作成果可以是一个手机APP,包括了大量二进制数据,可被麒麟芯片直接运行. 一个AI开发者的工作成果则是一个模型,模型本质上是一个函数: f(图片) = "How are you" f(猫图片)

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

1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法.我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等. 定义loss,选择优化器,来让loss最小 对数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决 2 模型训练难点及解决

我们常说的 AI 通用能力往往不针对具体的行业应用,而是主要解决日常或者泛化的问题,很多技术企业给出的方案是通用式的,比如通用文字识别,无论识别身份证.驾驶证.行驶证等,任何一张图片训练后的模型都会尽可能去识别文字内容. 正常 AI 模型开发过程包括数据标注,模型训练,模型部署几个流程,但是不同应用.不同企业业务场景的不同,在开发需求上会有差异,包括业务方向.预算.发展阶段.技术基础等差异,都会导致企业需要不同的技术细节和部署方式.在具体行业领域中,会增加技术选型.模型匹配等环节.这个时候,高效

前言 4 月热播的韩剧<王国>,不知道大家有没有看?我一集不落地看完了.王子元子出生时,正逢宫内僵尸作乱,元子也被咬了一口,但是由于大脑神经元尚未形成,寄生虫无法控制神经元,所以医女在做了简单处理后,判断不会影响大脑.这里提到了人脑神经元,它也是 AI 神经网络的研究起源,具体展开讲讲. 人脑中总共有 860 亿个神经元,其中大脑皮层有 160 亿个神经元.大脑皮层的神经元数量决定了动物的智力水平,人的大脑皮层中神经元数量远高于其他物种,所以人类比其他物种更聪明.大象的脑子总共有 2570 亿

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.”

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

目录 1. gmm-init-mono 模型初始化 2. compile-train-graghs 训练图初始化 3. align-equal-compiled 特征文件均匀分割 4. gmm-acc-stats-ali 累积模型重估所需数据 5. gmm-sum-accs 并行数据合并 6. gmm-est 声音模型参数重估 7. gmm-boost-silence 模型平滑处理 8. gmm-align-compiled 特征重新对齐 9. train_mono.sh 整体流程详解 转载注明

人脸检测.模型训练.人脸识别 2018-08-15 今天给大家带来一套人脸识别一个小案例,主要是帮助小伙伴们解决如何入门OpenCV人脸识别的问题,现在的AI行业比较火热,AI技术的使用比较广泛.就拿现在的只能手机来说吧,现在很多智能手机都必须有人脸识别解锁.拍照自动美颜.拍照物体识别等等功能,这些都是AI技术的功劳.在此也不多说了,让我们来见证奇迹的发生. 1.首先我们先准备好跑代码的环境,这一点很重要,我在跑这个代码的时候就是环境配置搞了我半天的实际,很头疼.我使用的是python3.6.5

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

一个高精度AI模型离不开大量的优质数据集,这些数据集往往由标注结果文件和海量的图片组成.在数据量比较大的情况下,模型训练周期也会相应加长.那么有什么加快训练速度的好方法呢? 壕气的老板第一时间想到的通常是提升算力,增加资源. 如果足够有钱的话,基本不需要再继续看其他解决方案了. 但大多数情况下,面对昂贵的算力资源,我们不可能无限增加的.那在花了大价钱买到了有限资源的情况下,我们还可以通过什么方式加快模型训练,提高资源利用率呢? 本文将为大家介绍的就是 iGear 高性能缓存加速方案,我们先看一张

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

摘要:MindStudio是一套基于华为昇腾AI处理器开发的AI全栈开发平台 本文分享自华为云社区<MindStudio模型训练场景精度比对全流程和结果分析>,作者:yd_247302088 . 一.基于MindStudio模型精度比对介绍 1.1 MindStudio介绍 MindStudio是一套基于华为昇腾AI处理器开发的AI全栈开发平台,包括基于芯片的算子开发.以及自定义算子开发,同时还包括网络层的网络移植.优化和分析,另外在业务引擎层提供了可视化的AI引擎拖拽式编程服务,极大的降低了

上一步建立好模型之后,现在就可以训练模型了. 主要代码如下: import sys #将当期路径加入系统path中 sys.path.append("E:\\CODE\\Anaconda\\tensorflow\\Kaggle\\My-TensorFlow-tutorials-master\\01 cats vs dogs\\") import os import numpy as np import tensorflow as tf import input_data import

Beholder is a TensorBoard plugin for viewing frames of a video while your model trains. It comes with tools to visualize the parameters of your network, visualize arbitrary arrays like gradients. Beholder是一个TensorBoard插件,用于在模型训练时查看视频帧. 它具有可视化网络参数的工具,

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

目录 VGG-19模型简单介绍 VGG-19模型文件介绍 分析模型文件 mean值查看 Weight和Bias查看 读取代码 读取模型 训练代码 参考资料 VGG-19的介绍和训练这里不做说明,网上资源很多,而且相对比较简单. 本博文主要介绍VGG-19模型调用官方已经训练好的模型,进行测试使用. VGG-19模型简单介绍 VGG-19模型文件介绍 这里是重难点,VGG-19模型存储的方式有点复杂 可以通过作者文档说明去查看 可以通过在线调试查看结构,对比模型得出结论 imagenet-vgg-

cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels, cv=k) 作用:验证某个模型在某个训练集上的稳定性,输出k个预测精度. K折交叉验证(k-fold) 把初始训练样本分成k份,其中(k-1)份被用作训练集,剩下一份被用作评估集,这样一共可以对分类器做k次训练,并且得到k个训练结果. from sklearn.model_selection import cross_val_score clf = sklearn.linear_model.Logi