
重磅!MLPerf™训练1.1成绩发布!AI训练正在超越摩尔定律!
MLPerf™是MLCommons发布的一个用来测试AI相关软硬件性能的基准测试工具。2021年12月1日, Training v1.1的结果发布,这个结果不仅展示了最新的AI相关软硬件的进展,也有一个新的现象,就是AI训练正在超越摩尔定律。本文将简要解读一下相关数据。
加载中...

MLPerf™是MLCommons发布的一个用来测试AI相关软硬件性能的基准测试工具。2021年12月1日, Training v1.1的结果发布,这个结果不仅展示了最新的AI相关软硬件的进展,也有一个新的现象,就是AI训练正在超越摩尔定律。本文将简要解读一下相关数据。

影响者营销将是极好的机会,可以使你的形象更加完善,并接触到新的受众,是一个人性化的宏伟机会?的确如此。它是否充满了影响者和品牌宁愿不管理的问题?同样地,是的。

基于算法的业务或者说AI的应用在这几年发展的很快。但是,在实际应用的场景中,我们经常会遇到一些非常奇怪的偏差现象。例如,Facebook将黑人标记为灵长类动物、城市图像识别系统将公交车上的董明珠形象广告识别为闯红灯的人等。算法系统出现偏差的原因有很多。本篇博客将总结在数据获取相关方面可能导致模型出现偏差的原因。

在2020年的亚马逊reInvent发布会上,亚马逊正式发布了一项新的服务,即Amazon SageMaker Feature Store,中文简介是适用于机器学习特征的完全托管的存储库。 Feature Store是这两年兴起的另一个关于人工智能系统的基础设施,应该也是未来几年最重要的人工智能基础设施之一。本文将介绍一下Feature Store是什么以及为什么很多企业开始推广这个东西。

这是一个新大陆,有博客园,算法区,技术堡,论文馆,数据林,工具库。尽情畅游吧!

使用预训练模型处理NLP任务是目前深度学习中一个非常火热的领域。本文总结了8个顶级的预训练模型,并提供了每个模型相关的资源(包括官方文档、Github代码和别人已经基于这些模型预训练好的模型等)。