为什么大型机器学习模型必须缩小？ / 开普饭

就当下来看,AI领域实现突破性进展的深度学习模型,其规模越大,能耗和成本也随之增加.自然语言处理模型GPT-3就是个典型的例子,为了能够在准确性与速度方面与人类相匹敌,该模型包含1750亿个参数.占用 ...

本文来自一家美国公司的blog: 题目为: https://tryolabs.com/blog/machine-learning-on-edge-devices-benchmark-report/ 为 ...

文章译者:追风者内容来源:Datawhale 如何在投入生产前评估机器学习模型性能? 想象一下,你训练了一个机器学习模型.也许,可以从中选几个候选方案. 你在测试集上运行它,得到了一些质量评估.模型 ...

引子:在机器学习中,可解释性的概念既重要又难以捉摸.我们能相信模型吗?它在部署过程中会起作用吗?关于这个世界,模型还能告诉我们什么?模型不仅应该是好的,而且应该是可以解释的,然而,可解释性似乎没有具体 ...

对人工智能模型进行训练的同时,还需要进行多阶段任务,以充分利用训练数据,获得满意的结果.为了保证人工智能模型的性能,本文列出了六个需要避免的常见错误. 创建人工智能或机器学习模型并非一项简单的任务.为 ...

创建人工智能或机器学习模型并非一项简单的任务.为了让模型能在不同环境下正常使用,除了要有大量的知识.技能和丰富的经验,你还要有高质量的计算机视觉训练数据,特别是基于视觉感知的人工智能模型. 训练机器学 ...

本次更新的主要内容为利用Python中的statsmodels库构建logit与负二项回归模型,以及利用sklearn库构建决策树以及随机森林模型.内容源自同济大学研究生课程<高级数理统计> ...

提供机器学习解决方案远不止仅提供模型那么简单.机器学习运维 (MLOps) 的基础理论可以帮助数据科学团队更快.更有信心地交付模型,其涉及版本控制.测试和流水线这三个关键概念. MLOps(https ...

原文题目:The Pan-Cancer analysis of pseudogene expression reveals biologically and clinically relevant t ...

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第一时间获取价值内容 Datawhale干货作者:太子长琴,Datawhale优秀学习者本文对机器学习模型评估指标进行了完整总结.机器学习的数据集一般被划分为训练集和测试集,训练集用于训练模型 ...

为什么大型机器学习模型必须缩小 ？