• 为了让 AI 更快地融入生活,AutoML 提供了哪些帮助?

    这使得,我们整个 AI 应用的生产中出现不少盲点,比如我们花了多少钱数据标注上,这些人工标注的数据的利用率有多少,这些数据对我们模型质量的提升帮助又有多少?人工标记的准率有多少?如果得到 这些数据,我们...
    文章 2019-08-16 1052浏览量
  • 预测分析技术让你做客户“肚子里的蛔虫”

    二是准备的训练数据以及特征与选择的模型是否相符,准备的训练数据包括买没买过王菲的门票,有没有浏览过王菲周边的商品,有没有听过王菲的歌,每天听多少次,历史上有没有参加过她的演唱会,若演唱会在周日,根据...
    文章 2016-09-30 5720浏览量
  • 干货|Active Learning:一个降低深度学习时间,空间,...

    Fig.1 如果答案是左图,那么就没什么可以说的了,去想办法弄到尽可能多的训练数据集就ok,但是现实结果是右图的红实线,一开始,训练集的样本数增加,分类器的性能快速地在上升,当训练集的样本数达到某一个临界值的...
    文章 2017-09-19 4022浏览量
  • Active Learning:一个降低深度学习时间,空间,经济...

    由于标记的医学影像训练数据量和自然图像的没法比,Data Augmentation 是必须的环节,我们就抓住了这个点来设计 Diversity 这个指标。这里的假设是:经过 data augmentation 后的 patches,从 CNN 出来的预测值应该...
    文章 2017-08-01 946浏览量
  • 使用MaxCompute进行网贷业务风控预测分析

    构建一个准确率高的风控系统显得格外重要,现在我们利用某网络贷款网站提供的几年来贷款风险数据(经过脱敏处理),使用机器学习的方法构造一个能准确从借款人的资料中判断其违约的可能性(借不还)。数据信息:...
    文章 2017-07-27 2711浏览量
  • CVPR 2017精彩论文解读:显著降低模型训练成本的主动...

    那我们就要考虑要多少训练数据才够训练一个 promising 的分类器呢?这里有个例子,比如左边这个图,这个模型的 performance 随着数据的增加是一个线性增长的过程,就是说数据越多,它的 performance 就越高。但在...
    文章 2017-08-01 1092浏览量
  • 教会AI认识麻将牌之实践篇

    像SSD和YOLO等算法都带有一定的数据增强(Data Augmentation)预处理功能,比如随机的的对训练数据进行垂直/水平翻转或者随机截取区域放大等操作,一方面提升模型的通用能力,也减少对训练数据overfitting的问题。...
    文章 2020-06-19 1238浏览量
  • 机器学习与数据挖掘基本算法初步介绍

    不同的是目标向量是用于训练数据中,而且一般是人为事先指定属于给类别的概率。而输出向量则是将测试数据输入到分类器,分类器分析得到的分类结果。输出向量的维度也是类别数n,每一分量的取值一般为[0,1]。假如输出...
    文章 2014-01-03 2219浏览量
  • ECS7天实践训练营入门班第三组精选文章(1)

    ​ 按量付费就是后付费,按需使用,用多少小时扣多少钱,适用于测试等短时间使用的场景。2.地域及可用区 地域就是服务器数据中心所在的城市,比如华北1青岛、华北2北京,不同地域ECS不可内联 可用区就是同一地域下...
    文章 2020-08-12 138浏览量
  • XLNet训练成本6万美元,顶5个BERT,大模型「身价」...

    他们使用 8 块 P100 在 8 亿词量的数据集上训练 40 个 Epoch 需要一个月&xff0c;而 BERT-Large 模型有 24 层、2014 个隐藏单元&xff0c;它们在有 33 亿词量的数据集上需要训练 40 个 Epoch&xff0c;因此在 8 块 P100 上...
    文章 2021-12-01 1浏览量
  • AutoMl及NAS概述:更有效地设计神经网络模型工具

    总的来说,今天使用AutoML方法有多种选择,这取决于你是否会使用你想要的算法,以及你愿意花多少钱来获取更多的代码。NAS和AutoML未来前景预测 很高兴看到过去几年在深度学习自动化方面取得的重大进展,它使得用户和...
    文章 2018-09-14 3262浏览量
  • 关于深度学习(deep learning)的常见疑问-谷歌大脑科学...

    这个说不太好,所以最好还是先用一部分数据测试一下,然后你可以用从少到多的数据训练,然后外推一下可能会需要多少数据 “现在caffe上有一些已经训练好的,准确率比较高的模型吗?我在caffe主页下载的几个分类的...
    文章 2016-08-07 1832浏览量
  • 教育行业BP怎么写?参考这个案例可避开80%的坑丨案例

    融资计划就是需要多少钱、准备出让多少股份来获得这些钱、拿到了资金如何分配。资金分配最好能够细化到具体项目,投资人可能依据资金分配来评估创业者的战略规划能力和花钱能力。完善建议:资金分配其实是很考验一个...
    文章 2018-10-15 1352浏览量
  • 基于机器学习方法对销售预测的研究

    第四方面是业务层面,即在机器学习训练之前的数据预处理、训练之中以及训练之后的模型评估都需要一定的业务理论作为指导。尝若业务理论偏弱,则可能会影响整个建模过程,其效果也会受到影响。而且我们是从算法的角度...
    文章 2017-08-01 3199浏览量
  • 抛弃爬下来的灰色数据,有门槛的风控怎么做?

    这些标签数据往往稀少,而且只能代表过去发生的欺诈活动,用这些数据训练出来的模型准确度都不够高,很难应付日益变化的欺诈手段。还有一大批风控公司主要依靠强大的数据获取和整合能力。但通过爬虫、购买等方式,...
    文章 2017-12-14 1633浏览量
  • 以Fitbit看新智能硬件商业模式

    大胆的假设代工厂能在这赚到多少钱?如下表,在Fitbit出货量没到百万等级的2009到2011年,如果是担任其开发商与代工厂,也许收入累积有千万级美元,利润率应该可保在20%,相当于三年内有两百万美元的毛利,这对于...
    文章 2018-03-07 1185浏览量
  • 纽约大学陈溪解析机器学习和智能决策:从一个高峰到另...

    有新的数据进来很容易告诉你这个产品该给你多少钱,就慢慢变成更加广泛的通用服务。当然机器学习最近有很多成功的案例,比如说imagenet。这是IBM Watson,这比较早一些,当时jeopardy playing 是一个智力抢答的竞赛...
    文章 2017-08-01 1100浏览量
  • 【36页纯干货】大数据与新媒体传播

    第二,多态化,我们要研究微博、研究微信、研究一般APP的基础数据;第三,数态化;第四,生态化。我们希望建立起专家的协作圈、媒体协作圈、技术协作圈、商业协作圈。在网络的浪潮中需要居卑登高、守静制动、求真...
    文章 2017-04-03 988浏览量
  • 资产管理大佬讲述:如何用大数据及人工智能挑选基金?

    对于每一个经理我们会看到每一个人的仓位,这样我们不会只依赖历史数据进行AI的训练,而更多的是会在静态时间点上的仓位进行,这样就会带来非常好的结果,而不是非常短的经理人的历史数据中进行预测。还有一点其实...
    文章 2017-08-01 665浏览量
  • 带你读《机器学习即服务 将Python机器学习创意快速...

    此函数负责处理新虚构乘客的配置,将数据格式化为与真实训练数据相同的格式,创建所需的虚拟列,并调用模型进行预测及产生幸存概率值。也就这些了,我们所需要的大部分“智能”工作将由这两个函数来负责。所有其余...
    文章 2019-11-07 394浏览量
  • 带你读《实用Bot开发指南:基于Node.js与Bot框架设计...

    这是因为在上面的开发实践中,我们使用了一些话语实例作为训练数据来对AddCalendarEntry意图进行训练,但我们没有为None意图提供任何训练数据,所以我们再为None意图加一些话语并重新训练、测试。现在,我们再胡乱地...
    文章 2019-11-12 580浏览量
  • 工业物联网与人工智能合体之后 竟把魔爪第一个伸向了...

    6.花时间训练:舍得花时间训练你的算法,并读取测试数据 7.构建Web服务:实时分析数据 8.形成闭环:通过安全回路将控制数据发送到生产线 终于,IAI在流程行业有了第一个“小情人儿”。不过,糖果都从了,冰淇淋还...
    文章 2017-07-06 1496浏览量
  • 工业物联网与人工智能合体之后,竟把魔爪第一个伸向了...

    6.花时间训练:舍得花时间训练你的算法,并读取测试数据 7.构建Web服务:实时分析数据 8.形成闭环:通过安全回路将控制数据发送到生产线 终于,IAI在流程行业有了第一个“小情人儿”。不过,糖果都从了,冰淇淋还能...
    文章 2018-02-08 982浏览量
  • 专访宜远智能:高举科研合作大旗,在AI医疗界「画圆」...

    有些机器学习算法是通用型的,你只需要使用不同的数据进行训练都能快速得出解决方案,这也是为什么在今天机器学习被接纳得如此之快的原因。他说。吴博告诉雷锋网,总体上,公司的发展路径是清晰的,就是从CADe...
    文章 2017-08-22 1307浏览量
  • 高性能深度学习支持引擎实战——TensorRT

    做一个不同恰当的比方,训练(Training)这个阶段如果模型比较慢,其实是一个砸可以解决的问题,我们可以用更大的集群、更多的机器,做更大的数据并行甚至是模型并行来训练它,重要的是成本的投入。而部署端不只是...
    文章 2018-04-11 26788浏览量
  • JDBC 实战 MYSQL 和 JSP 网站开发|学习笔记

    开发者学堂课程【Java训练营第1期【5天玩转Java面向对象编程】:JDBC 实战 MYSQL 和 JSP 网站开发】学习笔记&xff0c;与课程紧密联系&xff0c;让用户快速学习知识。课程地址&xff1a;...一个是 Java 做数据库开发&xff0c;...
    文章 2021-11-24 10浏览量
  • 面向机器学习的自然语言标注2.4 语料库的规模

    这个限制也包括用于构建训练和测试数据集的时间。为保证标注工作的可行性,语料库的规模就不可能太大,而且有时候标注方案也可能会简化。但是,这些竞赛的结果常常没有将更多时间用于构建规模更大、标注质量更高语料...
    文章 2017-05-02 2925浏览量
  • 大招or刷榜?OpenAI耗资8500万、1750亿参数炼出的GPT-...

    一般大家比较关心的预训练模型精调,论文里根本都没怎么做,直接留给未来研究了。论文中一个最关键的结论就是,开篇说的那句,大家都知道的,The Bigger The Better.对于所有的测试评估,几乎都是越大模型表现越好...
    文章 2021-10-23 40浏览量
  • 数据的起源和错失大数据市场的鼻祖Google

    我们继续聊第三个问题,为什么Google作为大数据的鼻祖一般的公司,有三驾马车的奠基性工作,但是其实在这场大数据概念和由概念引起的赚钱风潮里面没有赚到,也没有实际的话语权。很多人会说很简单啊,不就是有...
    文章 2017-07-05 1686浏览量
  • 大咖|王汉生:从数据到价值的转化,回归分析的“道”...

    而业务部门的绝大多数人员没有受过这样的训练,因此,无法洞见自己正在操心的业务问题,其实是数据可分析的。为此,他只需要把Y定义清楚,给一些关于X的想法,剩下的事情,数据分析的小伙伴们就可以全力以赴了。所以,从这个...
    文章 2017-12-08 3150浏览量
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