...的机器学习自动化产品就已经能够在十几分钟内解决TB级数据的建模问题了,但对于希望在业务中应用机器学习的企业来说,往往苦于寻找优秀的建模工程师和探索真正有用的应用场景;即便对于已经开始了机器学习应用的企业...
摘要: 创建数据集是报表分析的基础,合理建模可以达到事半功倍的效果哦! 产品核心流程第二步为创建数据集,进行数据建模,如果说数据是海,那么创建数据集并合理建模就是划船的浆,有了浆才能在数据的海洋里畅游...
...。在近期举办的2018 ArchSummit全球架构师峰会上,个推首席数据架构师袁凯,基于他在数据平台的建设以及数据产品研发的多年经验,分享了《面向机器学习数据平台的设计与搭建》。 一、背景:机器学习在个推业务中的应用场...
...,用户画像的概念也应运而生。用户画像是指,在大数据时代,企业通过对海量数据信息进行清洗、聚类、分析,将数据抽象成标签,再利用这些标签将用户形象具体化的过程。用户画像的建立能够帮助企业更好地为用户提...
...进行下一步工作前,你意识到,针对同一事物:程序的数据模型,你已经拥有三种不同的表示。于是你在思考:能不能只编写三者中的一种模型,其他两种从这一种模型中生成?更进一步,在这种模型中是否有足够的信息来...
...进行下一步工作前,你意识到,针对同一事物:程序的数据模型,你已经拥有三种不同的表示。于是你在思考:能不能只编写三者中的一种模型,其他两种从这一种模型中生成?更进一步,在这种模型中是否有足够的信息来...
...上要优于经典的 n-gram 语言模型。经典的语言模型会面临数据稀疏的难题,使得模型很难表征大型的文本,以及长距离的依存性。神经网络语言模型通过在连续的空间中嵌入词语的方法,来解决这一难题。目前,语言建模的较好...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的,但推理(inference/serving)用4090不能说合适,...
图示为GPU性能排行榜,我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...