CV之FC(H+k机器学习):基于每人几张人脸图片训练H+k模型实现(国内外明星)新人脸图像的姓名预测(准确度高达100%)

简介: CV之FC(H+k机器学习):基于每人几张人脸图片训练H+k模型实现(国内外明星)新人脸图像的姓名预测(准确度高达100%)

输出结果

image.png


设计思路

image.png

相关实践学习
【AI破次元壁合照】少年白马醉春风,函数计算一键部署AI绘画平台
本次实验基于阿里云函数计算产品能力开发AI绘画平台,可让您实现“破次元壁”与角色合照,为角色换背景效果,用AI绘图技术绘出属于自己的少年江湖。
从 0 入门函数计算
在函数计算的架构中,开发者只需要编写业务代码,并监控业务运行情况就可以了。这将开发者从繁重的运维工作中解放出来,将精力投入到更有意义的开发任务上。
相关文章
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 JSON
【解决方案】DistilQwen2.5-R1蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践
阿里云的人工智能平台 PAI,作为一站式的机器学习和深度学习平台,对DistilQwen2.5-R1模型系列提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户,都可以通过 PAI-ModelGallery 轻松实现 Qwen2.5 系列模型的训练、评测、压缩和快速部署。本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5-R1 蒸馏模型的全链路最佳实践。
|
8月前
|
人工智能 JSON 算法
【解决方案】DistilQwen2.5-DS3-0324蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践
DistilQwen 系列是阿里云人工智能平台 PAI 推出的蒸馏语言模型系列,包括 DistilQwen2、DistilQwen2.5、DistilQwen2.5-R1 等。本文详细介绍DistilQwen2.5-DS3-0324蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在自然语言处理中的对抗训练与鲁棒性提升(205)
本文探讨Java大数据与机器学习在自然语言处理中的对抗训练与鲁棒性提升,分析对抗攻击原理,结合Java技术构建对抗样本、优化训练策略,并通过智能客服等案例展示实际应用效果。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 Java
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在遥感图像土地利用分类中的优化与应用(199)
本文探讨了Java大数据与机器学习模型在遥感图像土地利用分类中的优化与应用。面对传统方法效率低、精度差的问题,结合Hadoop、Spark与深度学习框架,实现了高效、精准的分类。通过实际案例展示了Java在数据处理、模型融合与参数调优中的强大能力,推动遥感图像分类迈向新高度。
|
人工智能 调度 芯片
PAI训练服务:云上大模型训练新篇章
本文介绍了通用AI时代下的新训练方法及PAI平台的优化。随着大模型时代的到来,算力需求激增,硬件和网络通信成为瓶颈。PAI平台通过自动容错、3D健康检测等技术确保训练稳定性;通过资源配额、智能调度等提高性价比;并推出PAI-TorchAcc和PAI-ChatLearn两大引擎,分别实现高效训练加速和灵活的对齐训练,显著提升训练性能与效果。这些改进解决了大规模AI训练中的关键问题,提升了效率和稳定性。
|
11月前
|
自然语言处理 Serverless 测试技术
DeepSeek 模型快速体验,魔搭+函数计算一键部署模型上云
DeepSeek模型近期备受关注,其开源版本DeepSeek-V3和DeepSeek-R1在多个基准测试中表现出色,性能比肩OpenAI顶尖模型。为降低本地部署门槛,Modelscope社区推出DeepSeek-R1-Distill-Qwen模型的一键部署服务,支持函数计算FC平台的闲置GPU实例,大幅降低成本。用户可选择不同参数量的小模型进行快速部署和推理,体验DeepSeek的强大性能。
DeepSeek 模型快速体验,魔搭+函数计算一键部署模型上云
|
10月前
|
人工智能 自然语言处理 算法
MT-MegatronLM:国产训练框架逆袭!三合一并行+FP8黑科技,大模型训练效率暴涨200%
MT-MegatronLM 是摩尔线程推出的面向全功能 GPU 的开源混合并行训练框架,支持多种模型架构和高效混合并行训练,显著提升 GPU 集群的算力利用率。
802 18
|
10月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 边缘计算
DistilQwen2.5蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践
DistilQwen2.5 是阿里云人工智能平台 PAI 推出的全新蒸馏大语言模型系列。通过黑盒化和白盒化蒸馏结合的自研蒸馏链路,DistilQwen2.5各个尺寸的模型在多个基准测试数据集上比原始 Qwen2.5 模型有明显效果提升。这一系列模型在移动设备、边缘计算等资源受限的环境中具有更高的性能,在较小参数规模下,显著降低了所需的计算资源和推理时长。阿里云的人工智能平台 PAI,作为一站式的机器学习和深度学习平台,对 DistilQwen2.5 模型系列提供了全面的技术支持。本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5 蒸馏小模型的全链路最佳实践。
|
机器学习/深度学习 人工智能
Diff-Instruct:指导任意生成模型训练的通用框架,无需额外训练数据即可提升生成质量
Diff-Instruct 是一种从预训练扩散模型中迁移知识的通用框架,通过最小化积分Kullback-Leibler散度,指导其他生成模型的训练,提升生成性能。
337 11
Diff-Instruct:指导任意生成模型训练的通用框架,无需额外训练数据即可提升生成质量
|
人工智能 JSON 算法
Qwen2.5-Coder 系列模型在 PAI-QuickStart 的训练、评测、压缩及部署实践
阿里云的人工智能平台 PAI,作为一站式、 AI Native 的大模型与 AIGC 工程平台,为开发者和企业客户提供了 Qwen2.5-Coder 系列模型的全链路最佳实践。本文以Qwen2.5-Coder-32B为例,详细介绍在 PAI-QuickStart 完成 Qwen2.5-Coder 的训练、评测和快速部署。
Qwen2.5-Coder 系列模型在 PAI-QuickStart 的训练、评测、压缩及部署实践