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加快时间序列集合的认识速度与MongoDB和亚马逊SageMaker Canvas

这是与MongoDB的Babu Srinivasan共同撰写的客座文章随着今天快节奏的商业环境中行业的发展,无法进行实时预测给那些高度依赖精准及时洞察力的行业带来了重大挑战在各个行业中缺乏实时预测存在着紧迫的业务挑战,这可能会对决策产生重大影响

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2024 年值得关注的前 12 位数据科学领袖

在蓬勃发展的数据科学领域,2024年的到来标志着关键时刻,我们将聚焦于一群杰出人物,他们推动创新,塑造着分析学的未来。《2024年十二位数据科学领袖榜单》作为一个指路明灯,庆祝这些人的卓越专业知识、远见领导力以及在该领域的重要贡献。让我们一起探索这些开创性思想家的故事、项目和有前瞻性的观点,他们承诺将塑造数据科学的发展轨迹。这些杰出领导者不仅是先驱者,更是引领我们进入一个无与伦比的创新和发现时代的先锋。 2024年十二位数据科学领袖榜单 随着我们临近2024年,我们将关注一群具有显著专业知识、领导能力和卓越贡献的人士。《2024年十二位数据科学领袖榜单》旨在承认和关注这些人,将他们视为思想领袖、创新者和预计在未来一年取得重大里程碑的影响者。 随着我们深入了解细节,明显地看到这些人的观点、举措和倡议能够改变我们在解决各个行业面临的复杂挑战时的方法和数据利用。无论是在预测分析方面的进展,还是对伦理人工智能实践的倡导,或者是开发尖端算法,这些名单上的人士都有望在2024年影响数据科学领域。 1. 吴恩达 “如今人工智能的主要挑战在于找到合适的业务背景来适应它。我热爱技术,它为我们提供了许多机会。但是最终,技术需要被融入到业务使用案例中。” 吴恩达博士是一位拥有机器学习(ML)和人工智能(AI)专业知识的英裔美籍计算机科学家。在谈到他对AI发展的贡献时,他是DeepLearning.AI的创始人,Landing AI的创始人兼首席执行官,AI Fund的普通合伙人,并且是斯坦福大学计算机科学系的兼职教授。此外,他曾是Google AI旗下Google Brain深度学习人工智能研究团队的创始领导者。他还曾担任百度的首席科学家,指导了一个由1300人组成的人工智能团队,并发展了公司的全球AI战略。 吴恩达先生负责领导斯坦福大学的大规模在线开放课程(MOOC)的发展。他还创办了Coursera,并为超过10万名学生提供机器学习(ML)课程。作为机器学习和在线教育的先驱者,他拥有卡内基梅隆大学、麻省理工学院和加州大学伯克利分校的学位。此外,他在机器学习、机器人学和相关领域发表了200多篇研究论文,并入选了《时代》杂志评选的全球最具影响力人物100人。 网站:https://www.andrewng.org Twitter:@AndrewYNg Facebook:Andrew Ng、Google Scholar。 2. Andrej Karpathy “我们本应让人工智能做所有工作,而我们玩游戏,但我们在做所有工作,而AI在玩游戏!” Andrej Karpathy是一位来自斯坦福大学的斯洛伐克-加拿大双博士学位获得者,在OреոΑӏ负责构建一种JARVIS。他曾担任特斯拉的人工智能和自动驾驶视觉总监。Karpathy对深度神经网络充满热情。他从多伦多开始,修读计算机科学和物理学的双学位,之后前往哥伦比亚深造。在哥伦比亚,他与Michiel van…

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触类旁通 探索适用于各种开发需求的顶级20个Docker容器

介绍 Docker容器已成为软件开发和部署快速发展的必不可少的工具,提供了一种轻量级和高效的方式来打包、分发和运行应用程序。本文深入探讨了在各种类别中排名前20的Docker容器,展示了它们的特点、用途和对简化开发工作流程的贡献。 Web服务器和内容管理 Web服务器 Nginx Nginx是一种多用途的Web服务器和反向代理,以其出色的性能和可扩展性而倍受赞誉。其轻量级结构和对并发连接的灵活管理使其成为开发人员追求高效率的首选。显著特点包括强大的负载均衡能力、高效处理静态内容和先进的安全功能。其应用范围涵盖各种功能,从为静态网站提供服务到为微服务实现负载平衡,以及作为应用服务器的反向代理。 Apache HTTP服务器 Apache HTTP服务器是Web服务器领域的先驱者,仍然是提供动态内容的可靠选择。以其模块化设计和广泛的可配置性而闻名,轻松适应各种应用。其主要特点包括全面的模块支持、出色的可配置性和强大的社区支持。其多功能应用领域包括托管动态网站、运行PHP应用程序和作为各种基于Web的应用程序的后端服务器。 Traefik 另一个Docker容器是Traefik。Traefik是一个面向微服务架构而专门定制的现代反向代理和负载均衡器。其吸引力在于动态配置和自动服务发现,使其成为容器化环境的理想选择。其关键特点包括自动服务发现、与容器编排工具的无缝集成以及支持Let’s Encrypt,实现自动配置SSL/TLS证书。其应用领域包括负载均衡微服务、根据指定规则进行流量路由,以及通过自动管理SSL/TLS证书实现安全通信,是现代基础架构设置中的重要工具。 内容管理系统 WordPress WordPress是一种主流的内容管理系统,支撑着互联网的大部分内容。将WordPress容器化可以简化部署,为内容管理需求提供可扩展和隔离的环境。其庞大的插件生态系统、用户友好的界面和强大的社区支持是其关键特点。其多功能跨越从促进博客和内容创作到构建企业网站和监督在线社区,为各种与web相关的努力提供了一种灵活的解决方案。 数据库和数据存储 关系型数据库 MySQL MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库,以其速度和可靠性备受赞誉。将MySQL容器化可以简化跨不同应用程序管理和配置数据库。其主要特点包括ACID兼容性、强大的复制和集群支持以及高性能能力。其应用范围从作为Web应用程序的后端存储到管理电子商务平台的数据存储和支持内容管理系统,展示了其适应不同领域不同存储需求的灵活性。 PostgreSQL PostgreSQL是一种强大的开源关系型数据库,以其可扩展性和严格遵循标准而受到赞誉。将PostgreSQL容器化提供了一个便携和可复制的数据库环境,实现了部署的灵活性。其关键特点包括通过自定义函数和运算符实现可扩展性、确保数据可靠性的ACID兼容性以及强大的复杂查询支持。其应用领域包括支持地理信息系统(GIS)、支持数据仓库需求以及满足金融应用程序的复杂性,展示了其在需要严格的数据处理和查询能力的各种领域的适应性。 MariaDB MariaDB源自MySQL系列,注重高性能和可靠性。容器化MariaDB可确保在开发和生产阶段间的统一环境,提高部署的一致性。值得注意的特点包括与MySQL的无缝兼容性、高性能存储引擎以及来自活跃社区的强大支持。其应用包括作为Web应用程序的事务性数据库、支持数据分析和报告需求,并驱动内容管理系统,展示了其在可靠和可扩展数据库解决方案方面的多功能性,适用于各种领域。 Microsoft…

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安全转换与ChatGPT插件的互动指南

介绍 曾经是静态内容的领域,现在通过ChatGPT插件的注入,ChatGPT正在经历一场革命性的转变。这些插件就像是虚拟的钥匙,解锁了数字故事讲述的未知领域,重塑了用户参与度。在本指南中,我们将踏上探索ChatGPT插件无缝整合到博客世界的旅程,揭示它们在培养创造力、建立社区和应对不断发展的领域中的潜力。 学习目标 了解启用和安装ChatGPT插件的步骤,增强语言模型的功能。 了解如何验证ChatGPT插件的激活状态,并监控其性能,以实现无缝的用户体验。 探索将ChatGPT插件集成到应用程序中的简化指南,包括获取API密钥和安装必要的软件包。 检查在医疗、金融和制造业等实际应用中,展示ChatGPT插件对效率和决策的影响。 本文作为 数据科学博文马拉松的一部分发表。 <p进入chatgpt插件的世界,就像为你的对话工具箱增加了个人化的触感一样。这些模块化扩展作为伴侣,让用户能够自定义交互并实现特定的博客目标。这不仅仅是关于生成内容,而是为你的受众创造独特而动态的体验。 ChatGPT插件的变革性作用 <p深入探究chatgpt插件的变革性作用揭示了它们对用户参与度的深远影响。尽管chatgpt以其独立形式提供了令人印象深刻的自然语言处理能力,但插件通过引入专门的功能,提升了用户体验。这些功能包括触发式回复、上下文感知的交互和通过外部api实时检索信息。 <p这个变革性动态标志着从静态对话模型到多功能适应性工具的演变,为用户在与chatgpt交互和利用中开启了新的维度。随着我们深入了解这些插件的具体内容,它们重塑对话人工智能领域的潜力变得越来越明显。 插件影响的导航 <p我们的探索密切研究了这些多功能工具的深远意义和稳定性。我们深入探讨了chatgpt插件的重要性,探索其在塑造和丰富用户交互中的关键作用。 <p本节详细研究了chatgpt插件的稳定性,提供了关于它们在chatgpt框架内的可靠性和稳定性的见解。通过导航这些插件的影响,我们旨在全面了解它们的重要性以及在各种对话场景中的稳定性。 了解限制和技术 <p让我们深入了解实际情况。稳定性和限制性是重要的考虑因素。这些插件在更广泛的chatgpt框架内是如何操作的呢?这是关于理解细微差别、优化体验和做出明智决策的问题。你可以同时使用多少个插件?让我们探索有效自定义的实际考虑因素。 <p引人入胜的是gpt-4对chatgpt插件的影响。作为基础模型的下一个迭代版本,gpt-4的进步对插件的能力和性能产生影响。本研究提供了对chatgpt插件不断发展的领域的一瞥,展示了技术发展如何塑造它们的功能。 <p通过全面了解这些限制和技术细节,用户可以在chatgpt插件的领域中做出明智决策并优化使用。 安全和监控 <p安全至关重要。我们深入研究了与chatgpt插件相关的安全考虑,解决了关注点,并制定了安全交互措施。常见的关于安全的问题以直接的faq形式进行了回答,提供了明确的解释,并建立了对安全使用的信心。 <p以chatgpt插件安全为重点的常见问题解答(faqs)。这些常见问题解答涵盖了用户关于在chatgpt体验中整合插件的安全性和可靠性方面的疑问。这些常见问题解答为寻求关于安全方面的澄清的用户提供了宝贵的资源。 <p这个逐步验证指南赋予用户确认插件功能的能力,确保它们积极地参与到对话中。通过强调安全考虑并提供有效监控工具,本节为用户提供了在chatgpt插件世界中安全而自信地导航所需的知识。 费用、访问和安装 提升您的博客体验需要一定的费用支出。用户友好的逐步安装指南确保了较低的技术门槛,使技术水平有限的用户也能轻松使用。了解财务方面和插件集成的实际步骤,使用户能够做出明智的决策。了解使用ChatGPT插件所涉及的成本是至关重要的。当将这些插件整合到ChatGPT体验中时,用户可以清楚地了解潜在费用。这样的理解有助于与个人需求和预算相匹配选择正确的插件。…

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在金融科技API管理中释放人工智能的力量:产品经理的全面指南

这份全面的指南探索了人工智能在金融技术API管理中的改变性作用,并为每个部分提供了实际示例从由人工智能驱动的洞察力和异常检测到由人工智能增强的设计、测试、安全性和个性化用户体验,金融科技产品经理必须利用人工智能的能力来优化运营、提升安全性并提供最佳的用户体验

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使用Amazon DocumentDB在Amazon SageMaker Canvas中构建无代码机器学习解决方案

我们很高兴地宣布亚马逊文档数据库(兼容MongoDB)与亚马逊SageMaker Canvas的集成正式发布,这使得亚马逊文档数据库的客户可以在不编写代码的情况下构建和使用生成型人工智能和机器学习(ML)解决方案亚马逊文档数据库是一个完全托管的本地JSON文档数据库,使操作关键业务变得简单且具有成本效益

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如何使用开源工具像专业人士一样克隆声音和视频口型同步

介绍 AI语音克隆风靡社交媒体。它开启了创造性的无限可能。你肯定在社交媒体上看过名人梗或AI语音配音。你想知道它是如何完成的吗?当然,许多平台提供像Eleven Labs这样的API,但我们能否免费使用开源软件来实现呢?答案是肯定的。开源界有TTS模型和嘴唇同步工具,用于实现语音合成。因此,在本文中,我们将探索用于语音克隆和嘴唇同步的开源工具和模型。 学习目标 探索用于AI语音克隆和嘴唇同步的开源工具。 使用FFmpeg和Whisper转录视频。 使用Coqui-AI的xTTS模型进行语音克隆。 使用Wav2Lip进行视频嘴唇同步。 探索该技术的实际用例。 本文作为 数据科学博客马拉松 中的一部分发表。 开源栈 正如你已经了解的,我们将使用OpenAI的 Whisper,FFmpeg,Coqui-ai的xTTS模型和Wav2lip作为我们的技术栈。但在深入代码之前,让我们简要讨论一下这些工具。同时感谢这些项目的作者。 Whisper:Whisper是OpenAI的自动语音识别(ASR)模型。它是一个使用超过650k小时的各种音频数据和相应转录进行训练的编码器-解码器变压器模型。这使其在多语言转录方面非常强大。 编码器接收音频段的对数梅尔频谱图,每个编码器块使用自注意力机制来理解音频信号的不同部分。解码器然后接收编码器的隐藏状态信息和学习的位置编码。解码器使用自注意力机制和跨注意力机制预测下一个标记。最终,它输出代表识别文本的一系列标记。有关Whisper的更多信息,请参考官方存储库。 Coqui TTS:TTS是Coqui-ai的开源库。它包含多个文本到语音模型。它具有端到端模型,如Bark、Tortoise和xTTS,频谱图模型如Glow-TTS、FastSpeech等,以及声码器如Hifi-GAN、MelGAN等。此外,它提供了一个统一的API用于推断、微调和训练文本到语音模型。在这个项目中,我们将使用xTTS,一个端到端的多语言语音克隆模型。它支持16种语言,包括英语、日语、印地语、普通话等。有关TTS的更多信息,请参考官方TTS存储库。 Wav2Lip:Wav2Lip是一个用于“A Lip Sync Expert Is All You Need for…

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提高在Amazon SageMaker Studio上的生产力:介绍JupyterLab Spaces和生成AI工具

亚马逊SageMaker Studio为机器学习开发提供了一系列完全托管的集成开发环境(IDE),包括JupyterLab、基于Code-OSS(Visual Studio Code开源版)的代码编辑器和RStudio它为每个ML开发步骤提供了最全面的工具集,从数据准备到建立、训练[…]

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使用LangChain表达语言和LLM的验证实现链 (shǐyòng LangChain biǎodá yǔyán hé LLM de yànzhèng shíxiàn liàn)

介绍 在人工智能(AI)领域中,对精准度和可靠性的不断追求带来了突破性的创新。这些策略对于引领生成模型提供相关答案至关重要。生成AI在不同复杂应用中的使用的最大障碍之一就是幻觉。Meta AI研究发布的最新论文《链式验证减少大型语言模型中的幻觉》介绍了一种简单的技术,可以直接减少文本生成时的幻觉。 本文将探讨幻觉问题,并介绍论文中提到的CoVe概念,以及如何使用LLMs、LangChain框架和LangChain表达语言(LCEL)来实现它以创建自定义链。 学习目标 了解LLMs中的幻觉问题。 了解缓解幻觉的链式验证(CoVe)机制。 了解CoVe的优点和缺点。 学习使用LangChain来实现CoVe,并理解LangChain表达语言。 本文是作为数据科学博文马拉松的一部分发表的。 LLMs中的幻觉问题是什么? 让我们首先尝试了解LLM中的幻觉问题。使用自回归生成方法,LLM模型根据之前的上下文来预测下一个单词。对于频繁主题,模型已经看过足够多的示例,可以自信地为正确的标记分配高概率。然而,由于模型没有接受过关于异常或陌生主题的训练,它可能会以高置信度提供不准确的标记。这导致了看似合理但错误的幻觉信息。 下面是Open AI的ChatGPT中出现幻觉的一个例子,我询问了一本由印度作者于2020年出版的书籍《Small Things的经济学》,但模型却带着充分的自信回答错误,并将其与另一位诺贝尔奖获得者阿比吉特·巴纳吉的书《Poor Economics》混淆。 链式验证(CoVe)技术 CoVe机制结合了提示和一致性检查,为LLMs创建了一个自我验证系统。下面是论文中列出的主要步骤。我们将逐一详细了解每个步骤。 链式过程概述 生成基线响应:给定查询,使用LLM生成响应。 计划验证:给定查询和基线响应,生成一系列验证问题的列表,这些问题可以帮助自我分析是否存在原始响应中的任何错误。 执行验证:依次回答每个验证问题,因此检查答案与原始响应之间的一致性或错误。 生成最终经过验证的响应:根据发现的不一致性(如果有的话),生成一个经过修订的响应,并纳入验证结果。 使用详细示例理解链式过程 生成初始响应…

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通过检索增强生成,提升您的稳定扩散提示

文字到图像生成是一门快速发展的人工智能领域,应用广泛,包括媒体与娱乐、游戏、电子商务产品可视化、广告与营销、建筑设计与可视化、艺术创作和医学影像等各个领域稳定扩散是一种文字到图像模型,让您能够在几秒钟内创建高品质的图片在十一月份[…]

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如何使用AWS原型实现ICL-Group在Amazon SageMaker上构建计算机视觉模型

这是由ICL和AWS员工共同撰写的客户帖子ICL是一家总部位于以色列的跨国制造和采矿公司,以独特矿物为基础生产产品,并满足人类的基本需求,主要涉及农业、食品和工程材料三个市场他们的采矿场地使用必须进行监控的工业设备

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2024年您必须探索的10款最佳GPU

简介 在人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)的时代,对强大计算资源的需求已经达到了一个高潮。这场数字革命将我们推进到了未知的领域,在这里,数据驱动的洞察力是创新的关键。但要打开这些领域,我们需要与我们的壮志相匹配的工具。 这就是神奇的云GPU世界,我们数字时代的无名英雄。这些通用计算单元,通常简称为GPU,不仅仅是计算资源,它们更是无限动力的引擎。云GPU为用户提供了使用超级计算能力的非凡能力,而无需承担沉重的前期硬件投资负担。 本指南将带你踏上一段激动人心的旅程,探索主要云供应商,揭示它们的优势和隐藏的亮点,让你在AI/ML/DL的道路上变得更强大。 最佳GPU概览 供应商 GPU选项 定价 免费层 独特功能 最佳用途 亚马逊网络服务(AWS) T4,G4ad(Radeon Pro V520) 按需与竞价实例 是(有限制) 多样的GPU选择,广泛的生态系统 大型企业,对工作负载要求高的场景 微软Azure T4,A100,V620,M60,MI25 按使用量付费与预留实例 是(有限制) 高性能N系列GPU AI,机器学习,科学计算…

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通过扩散实现自适应学习:尖端范式

介绍 在教育和机器学习的不断发展中,适应性学习通过扩散的整合代表了一种范式转变。这种先进的方法利用了扩散的原理来量身定制学习经验,无缝地适应个体学习者的需求和学习节奏。在本文中,我们将深入探讨适应性学习通过扩散的细微差别,探索其潜在概念,应用于不同领域以及对学习者和教育工作者的转变性影响。 学习目标 了解在教育和机器学习背景下,适应性学习通过扩散的核心原理。 探索适应性学习架构的关键组成部分,包括学习者模型、辅导模型和知识领域。 深入了解适应性学习通过扩散在不同领域中的实际应用,如教育科技、企业培训和医疗教育。 获取有关实现动态内容扩散、个性化学习路径和实时反馈扩散的高级代码段的知识。 认识到适应性学习通过扩散对学习者和教育工作者的转变性影响,包括在赋予学习者力量和提高教育效率方面的作用。 本文是作为数据科学博文马拉松的一部分发表的。 理解适应性学习通过扩散 适应性学习通过扩散的核心是在教育模型中思考扩散过程的应用。扩散,作为物理和数学的基本概念,描述了物质或信息通过VoAGI的传播。在教育领域中,这意味着智能地传播和吸收知识,根据每个人独特的学习轨迹进行调整。 适应性学习架构 学习者模型 适应性学习架构的核心是学习者模型。这个动态实体捕捉到学习者的独特属性,包括熟练水平、现有知识、指定的学习目标和偏好的学习风格。学习者模型充当了一个个性化的蓝图,通过每次互动的演变和适应提供一个精心调整的学习体验。 现有知识、指定的目标、学习风格 现有知识:学习者已经掌握的内容被包含在学习者模型中。通过评估先前的知识,系统避免了冗余,并调整内容以弥补现有的差距。 指定的目标:学习者被分配的学习目标是另一个重要方面。这些目标作为标准,指导适应性系统筛选与学习者特定教育目标相符的内容。 学习风格:了解学习者最好吸收信息的方式很重要。学习风格包括视觉、听觉、动觉等偏好。适应性学习架构利用这些信息以优化适合个体学习偏好的内容发送方式。 辅导模型 辅导模型是负责内容适应的智能核心。它利用从学习者模型中得出的见解来动态调整教育内容的难度、节奏和格式。该模型使用复杂的算法确保学习材料与学习者当前的熟练水平和学习风格相契合,促进更有效的学习体验。 知识领域 知识领域涵盖了可供学习的全部主题。它作为Tutoring模型从中提取内容的广泛库存。适应性学习架构确保从知识领域中选取的内容与学习者的目标相符,优化教育过程。 输出给学习者 适应性学习架构的最终输出是为个体学习者量身定制的学习体验。这个输出包括量身定制的课程、评估和反馈,旨在最大限度地提高学习者对材料的理解和保持。适应性系统根据实时交互和学习者不断变化的需求对这个输出进行不断改进。 从本质上讲,适应性学习架构将教育转变为一个动态、个性化和反应灵敏的过程。通过交织学习者模型、现有知识、指定的目标、学习风格、辅导模型、知识领域和输出给学习者,这个架构为更有效和引人入胜的学习旅程铺平了道路。…

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卷积神经网络(CNNs)中的空洞卷积全面指南

介绍 在计算机视觉领域中,卷积神经网络(CNN)已经重新定义了图像分析和理解的领域。这些强大的网络已经在图像分类、物体检测和语义分割等任务中取得了突破。它们为医疗保健、自动驾驶等领域的各种应用奠定了基础。 然而,随着对更具上下文感知和稳健模型的需求不断增长,传统的卷积层在捕捉广泛的上下文信息方面面临限制。这导致了对能够提高网络理解更广泛上下文能力的创新技术的需求,而不会显著增加计算复杂性。 介绍扩张卷积(Atrous Convolution),这是一种颠覆卷积神经网络中常规规则的突破性方法。扩张卷积,也被称为空洞卷积,通过在深度学习领域引入新的维度,使网络能够在不显著增加计算成本或参数的情况下捕捉更广泛的上下文。 学习目标 了解卷积神经网络的基本知识,以及它们如何处理视觉数据来理解图像。 了解扩张卷积如何改进传统卷积方法,从而在图像中捕捉更大的上下文。 探索使用扩张卷积的知名CNN架构,例如DeepLab和WaveNet,以了解它如何提高它们的性能。 通过实际示例和代码片段,获得对扩张卷积在CNN中应用的实际理解。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 理解卷积神经网络:它的工作原理 卷积神经网络(CNN)是一类主要用于分析图像和视频等视觉数据的深度神经网络。它们受到人类视觉系统的启发,在涉及视觉数据的模式识别任务中非常有效。以下是详情: 卷积层:CNN由多个层组成,其中卷积层是核心。这些层使用卷积运算将可学习的滤波器应用于输入数据,从图像中提取各种特征。 汇聚层:在卷积之后,通常会使用汇聚层来减小空间维度,压缩卷积层学到的信息。常见的汇聚操作包括最大汇聚或平均汇聚,它们减小表示的大小同时保留关键信息。 激活函数:在卷积和汇聚层之后使用非线性激活函数(例如ReLU)来引入非线性,让网络能够学习数据中的复杂模式和关系。 全连接层:在CNN末尾,通常使用全连接层。这些层整合前面层提取的特征,并执行分类或回归任务。 逐点卷积:逐点卷积,也被称为1×1卷积,是CNN中用于降低维度和特征组合的技术。它涉及将1×1滤波器应用于输入数据,有效减少输入通道数,并允许跨通道组合特征。逐点卷积通常与其他卷积操作一起使用,以增强网络捕捉数据中的复杂模式和关系的能力。 可学习参数:CNN依赖于在训练过程中更新的可学习参数(权重和偏置)。训练过程包括前向传播,其中输入数据通过网络,以及反向传播,根据网络的性能调整参数。 从扩张卷积开始 扩张卷积,也被称为空洞卷积,是一种引入了参数扩张率的卷积操作。与常规卷积将滤波器应用于相邻像素不同,扩张卷积通过在它们之间引入间隙来分散滤波器的参数,由扩张率来控制。这个过程扩大了滤波器的感受野,而不增加参数的数量。简单来说,它允许网络在不增加复杂性的情况下从输入数据中捕获更广泛的上下文。 扩张率决定了卷积的每一步之间跳过多少像素。1的扩张率表示常规卷积,而较高的扩张率跳过更多的像素。这个扩大的感受野能够捕获更大的上下文信息,而不增加计算成本,使网络能够高效地捕获局部细节和全局上下文。 本质上,扩张卷积有助于将更广泛的上下文信息整合到卷积神经网络中,从而更好地对数据中的大规模模式进行建模。它通常用于需要关注不同尺度上的背景信息的应用,例如计算机视觉中的语义分割或自然语言处理任务中处理序列。…

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使用 QLoRA 对 Llama 2 进行微调,并在 Amazon SageMaker 上部署,配备 AWS Inferentia2

在这篇文章中,我们展示了使用参数高效微调 (PEFT) 方法对 Llama 2 模型进行微调,并将微调后的模型部署在 AWS Inferentia2 上我们使用 AWS Neuron 软件开发工具包 (SDK) 来访问 AWS Inferentia2 设备,并从其高性能中受益然后,我们使用一个由 […] 提供支持的大型模型推断容器

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使用亚马逊床岩和亚马逊转录,利用生成式人工智能生成记录摘要

会议记录是协作的重要组成部分,但往往容易被忽略在主持讨论、仔细倾听和记录笔记之间,关键信息很容易溜走而未被记录下来即使记录了笔记,它们可能会杂乱无章或难以辨认,使其变得毫无用处在本文中,我们将探讨如何使用亚马逊[…]

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