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来自: 物联网
基于TensorFlow Lite Micro在物联网设备上玩转TinyML之离线语音唤醒
本文介绍如何基于HaaS EDU K1进行TFLite-Micro离线语音模型的部署。通过本文将学习到离线语音识别全链路开发流程。从语音数据集采集到模型训练,再到模型部署的TinyML(微型机器学习)整个生命周期。
大规模数据的分布式机器学习平台
来自阿里云IDST褚崴为大家带来分布式机器学习平台方面的内容,主要从大数据的特点和潜在价值开始讲起,然后介绍阿里的业务场景中常用到的机器学习算法,以及阿里采用的分布式机器学习框架,最后介绍了PAI算法平台,一起来看下吧。
机器学习实战 | 机器学习特征工程最全解读
本篇内容给大家详细讲解了特征工程的知识,包括数据清洗(数据对齐、缺失值处理、异常值处理),特征构建,特征变换,特征选择与实战特征工程经验等内容。
【EMNLP 2023】面向垂直领域的知识预训练语言模型
近日,阿里云人工智能平台PAI与华东师范大学数据科学与工程学院合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表基于双曲空间和对比学习的垂直领域预训练语言模型。通过比较垂直领域和开放领域知识图谱数据结构的不同特性,发现在垂直领域的图谱结构具有全局稀疏,局部稠密的特点。为了补足全局稀疏特点,将垂直领域中分层语义信息通过双曲空间注入到预训练模型中。为了利用局部图结构稠密特点,我们利用对比学习构造图结构不同难度的正负样本来进一步加强语义稀疏的问题。
通义千问2(Qwen2)大语言模型在PAI-QuickStart的微调、评测与部署实践
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Qwen2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-QuickStart轻松实现Qwen2系列模型的微调、评测和快速部署。
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