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深入了解MLOps：MLOps的定义与实践

什么是MLOps？通过可重复且高效的工作流程交付机器学习模型的学科被称为机器学习操作(MLOps)。MLOps与软件开发生命周期的DevOps类似，旨在将高性能ML应用程序持续交付到大规模生产中。它特别关注ML在现有SDLC和CI/CD程序中存在的独特需求，以创造一个与之并存的新生命周期。这样做可以为ML带来更高效的工作流程和更好的结果。MLOps方法提高了机器学习和深度学习模型的质量，简化了管理流程，并实现了自动化部署。模型更易与业务需求和法规要求保持一致。机器学习（ML）具有独特的生命周期，与传统软件

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 326浏览收藏
关键点的数据标注注释

数据标注是对数据进行注释或标记，以帮助机器学习算法识别和理解数据。在计算机视觉和图像处理中，关键点注释是一种常见的标注方法，用于标记图像中的重要点或特征点。本文将详细介绍关键点注释的意义、作用和常见数据集。一、关键点注释的含义关键点注释是用于标记图像中重要点或特征点的一种方式。在计算机视觉和图像处理领域中，关键点通常指图像中具有特定含义或显著特征的点，如人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等部位，或者动物的耳朵、爪子、尾巴等部位。通过对这些关键点进行标注，可帮助机器学习算法更好地理解图像，并在后续的图像处理、分析和识别

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习计算机视觉图像处理 482浏览收藏
通过遗传算法优化模型性能

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法。通过模拟自然进化过程，它能够寻找问题的最优解，是一种优化算法。在机器学习中，遗传算法可用于提升模型性能。遗传算法的核心思想是将问题的解表示为染色体，并通过遗传操作模拟自然进化过程，包括选择、交叉和变异等操作。通过选择操作，优良的解能够被保留下来，并通过交叉和变异操作产生新的解。适应度函数被用来评估解的优劣程度，从而将优良的解传递给下一代。通过多次迭代，算法逐渐收敛到最优解。这种方法在解决复杂问题时具有广泛的应用。在使用遗传算法来提升模型性能时，一般会将模型训

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习人工神经网络算法的概念 225浏览收藏
新记事本随微软AI推广风潮迎来AI功能

微软大力推广AI：新记事本也将加入AI功能微软将AI融入Windows内置的记事本应用，进一步展示了他们致力于实现“AIPC年”的决心。该公司计划在2024年之前推出一项新的生成式AI，以提升记事本应用的功能和智能化。这一举措显示了微软在AI领域的投入和创新意识。通过将AI应用于各个系统方面，微软有望为用户提供更智能、高效的体验。尽管官方尚未正式宣布，但一些Win11用户在测试版本中发现了暗示新的“Cowriter”辅助写作功能即将推出的代码。这个功能似乎与微软的新绘画应用程序“Paint”中的“Cocr

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 微软 AI 137浏览收藏
完整介绍自动驾驶领域的工作岗位

1.背景近日分享如何高新转型到自动驾驶领域时，几位朋友不约而同的问到了我同一个问题：“L2~L4自动驾驶的岗位都有哪些？对应着具体的什么工作内容？需要哪方面的技能？”今天就针对这个大家都很想了解的话题做个分享。首先介绍下自动驾驶的系统框图（简化版）让大家对自动驾驶有个全局的概念接下来，我们分为两大类进行介绍：算法工程师和非算法类工程师。算法工程师激光SLAM算法工程师视觉SLAM算法工程师多传感器融合算法工程师机器学习算法工程师计算机视觉算法工程师自然语言处理算法工程师决策算法工程师规划算法工程师控制算法

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 智能汽车 341浏览收藏
理解和应用文本数据聚类的概念与方法

文本数据聚类是一种无监督学习方法，用于将相似的文本归为一类。它能发现隐藏的模式和结构，适用于信息检索、文本分类和文本摘要等应用。文本数据聚类的基本思想是将文本数据集根据相似性分成多个类别或簇。每个簇包含一组具有相似单词、主题或语义的文本。聚类算法的目标是在同一簇内最大化文本的相似性，并在不同簇之间最大化文本的差异性。通过聚类，我们可以对文本数据进行有效的分类和组织，从而更好地理解和分析文本内容。以下是文本数据聚类的一般步骤：1、收集和准备数据集首先，收集需要进行聚类的文本数据集。接下来，对文本数据进行预处

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 163浏览收藏
软通动力与华为云共同合作，在泰国设立AI云智社区

12月18日，华为云在曼谷举办了以“引领AI未来”为主题的首届泰国AI主题峰会。来自政企客户、本地伙伴、中资伙伴和开发者等一千人参加了会议。会议围绕着“AIforThailand”、“AIforIndustry”和“AIforEcosystem”三个方向展开讨论，重点探讨了如何加速AI产业发展和构建AIHub，以及如何将华为云的盘古大模型3.0与重点行业应用相结合，推动本地AI生态的繁荣。软通动力作为华为的重要合作伙伴以及华为云的战略合作伙伴，与华为云和其他伙伴共同成立了泰国AI云智社区。软通动力还作为华

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 华为云软通动力 AI云智社区 354浏览收藏
不同层次聚类中使用的链接方法

层次聚类是一种无监督学习技术，根据距离或相似性度量将相似的观察结果分组。链接方法决定了聚类间距离的计算方式。本文就来介绍下层次聚类中使用的链接方法，包括单链接、完全链接、平均链接和离差平方和法。单链接（Singlelinkage）也被称为最近邻链接，它将两个簇之间的距离定义为这两个簇中任意两个点之间的最短距离。换句话说，两个簇之间的距离是由它们最接近的点之间的距离确定的。然而，这种方法常常会导致形成长链状的聚类，而且对数据中的异常值和噪声非常敏感。完全链接(Ccompletelinkage)也称为最远邻居

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 306浏览收藏
一个开源在线可玩的1080Ti轻松运行的年轻人多模态大模型

一款名为Vary-toy的“年轻人的第一个多模态大模型”来了！模型大小不到2B，消费级显卡可训练，GTX1080ti8G的老显卡轻松运行。想将一份文档图片转换成Markdown格式？以往需要文本识别、布局检测和排序、公式表格处理、文本清洗等多个步骤。现在只需一句话命令：无论中英文，图片中的大段文字都能分分钟提取出来：对一张图做对象检测，还是能给出具体坐标的那种：这项研究由来自旷视、国科大、华中大的研究人员共同提出。据介绍，Vary-toy虽小，但却几乎涵盖了目前LVLM（大型视觉语言模型）主流研究中的所有

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 模型数据 438浏览收藏
计算神经网络中的浮点操作数量

FLOPS是计算机性能评估的标准之一，用来衡量每秒的浮点运算次数。在神经网络中，FLOPS常用于评估模型的计算复杂度和计算资源的利用率。它是一个重要的指标，用来衡量计算机的计算能力和效率。神经网络是一种复杂的模型，由多层神经元组成，用于进行数据分类、回归和聚类等任务。训练和推断神经网络需要进行大量的矩阵乘法、卷积等计算操作，因此计算复杂度非常高。FLOPS（FloatingPointOperationsperSecond）可以用来衡量神经网络的计算复杂度，从而评估模型的计算资源使用效率。FLOPS指的是每

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工神经网络 471浏览收藏
初始化神经网络权重的重要性及方法

神经网络的权重初始化是在训练开始之前对神经元之间的权重进行一些初始数值的设定。这个过程的目的是让神经网络模型能够更快地收敛到最优解，并且有效地避免过拟合问题的发生。权重初始化的意义为了避免权重对称性，我们可以将所有的权重初始化为相同的值，例如零。然而，这会导致神经元之间的对称性，限制了神经网络学习更复杂的特征。因此，为了提高模型性能，我们应该采用随机初始化权重的方法。通过随机初始化，每个神经元都会具有不同的权重，从而打破对称性，使得神经网络能够学习到更多的特征。这样，我们可以更好地拟合数据并提高模型的表现

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工神经网络 408浏览收藏
企业可以借助Oracle的云生成式AI服务来部署和微调语言模型

数据库巨头Oracle最近发布了OracleCloudInfrastructureGenerativeAI服务，并引入了一系列创新技术，为大型企业提供了最新的生成式AI技术成果的利用机会。OCIGenerativeAI服务是一项全面管理的、云托管的产品，它利用强大的大型语言模型，如MetaPlatform的开源Llama2和Cohere的专有算法，并与现有系统集成。这样，企业能够实现对当前由人类执行的许多手动业务流程的自动化。OCIGenerativeAI服务通过提供自动化解决方案，帮助企业提高效率和生产

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | Oracle AI服务云托管 364浏览收藏
发布聪明的小尾巴：AI猫狗健康和实时位置追踪装置亮相

Invoxia公司在CES2024中发布了一款名为Minitailz的智能宠物追踪器，这款设备是专为猫狗设计的AI可穿戴设备。售价为99美元（约合709元人民币），此外，用户还需要每月支付8.3美元（约合59元人民币）的订阅费才能使用相关服务。（来源：IT之家）据悉，Minitailz追踪器内置了一体式GPS和健康追踪器，可以准确识别宠物的步行、跑步、抓挠、吃喝、吠叫和休息等行为方式。此外，它还能结合宠物的呼吸频率和心脏体征，通过AI技术测量宠物的健康情况，并提醒主人可能存在的健康问题。这款追踪器为主人提

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 391浏览收藏
为什么Transformer替代了CNN在计算机视觉领域的地位

Transformer和CNN是深度学习中常用的神经网络模型，它们的设计思想和应用场景有所不同。Transformer适用于自然语言处理等序列数据任务，而CNN主要用于图像处理等空间数据任务。它们在不同场景和任务中都有独特的优势。Transformer是一种用于处理序列数据的神经网络模型，最初是为了解决机器翻译问题而提出的。它的核心是自注意力机制（self-attention），通过计算输入序列中各个位置之间的关系来捕捉长距离依赖性，从而更好地处理序列数据。Transformer模型由编码器和解码器组成。

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 深度学习人工神经网络 417浏览收藏
深度学习技术在人脸识别中的应用

人脸识别是一种利用计算机视觉技术自动识别人脸的技术。基于深度学习的人脸识别算法是最先进的技术之一，通过学习大量人脸图像来实现人脸的准确识别。基于深度学习的人脸识别算法类型基于深度学习的人脸识别算法可以分为两类：基于特征的方法和基于特征学习的方法。基于特征的人脸识别方法依赖于手工设计的特征提取器来提取人脸的特征向量，然后使用分类器对这些特征向量进行分类，从而实现人脸识别功能。常见的特征提取器包括局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。然而，这些方法存在一些缺点。首先，需要手动

科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能机器学习深度学习 490浏览收藏

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