深度学习
深度学习
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。...(more)
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。

问题

银行大数据·2019-07-22
haohaopku · 某银行 擅长领域:大数据, 大数据平台, 深度学习
目前银行业很早已经认识到大数据的重要性,利用开源的技术组件来建立大数据平台整合行里的数据资源,从而进一步挖掘数据的内涵价值,支持银行业务。目前本人身处商业银行,所以我只能谈谈商业银行大数据平台推进和落地的大致情况。大数据平台在大中型商业银行已经落地开花,相应的...
机械装备HPC·2023-09-27
匿名用户
高性能计算 (HPC) 平台的资源监控和分析是确保其高效运行的关键组成部分。对 HPC 平台进行有效监控可以帮助您评估工作负载与硬件的匹配情况,优化资源分配,并确保应用程序高效运行。以下是一些建议和策略:基本硬件监控:CPU 利用率:检查 CPU 核心的使用情况,确保它们没有过载。...
汽车HPC·2024-03-05
xuyy联盟成员 · 秦皇岛银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 数据库
9 会员关注
通过多种技术和措施来保障数据安全性,包括加密技术、访问控制、备份和恢复、监控和日志记录以及安全审计和合规性等。这些措施有助于确保数据的安全性和完整性,并满足相关法规和标准的要求 。保护数据安全需要采取以下措施: (1)加密数据 使用加密技术对数据进行加密,以保护数据...
机械装备HPC·2024-02-26
rayz · ICEM 擅长领域:深度学习, 人工智能, 机器学习
1. 计算资源预约,HPC平台可以引入预约系统,让用户提前预约资源,可以让HPC平台提前规划资源分配,避免资源需求波峰时期的排队情况。用户可以根据任务的紧急程度和优先级,提前预约所需的计算资源和时间窗口,2. 建立资源缓冲池,集群平台可以设置资源缓冲池,将一部分资源保留作为备...
汽车HPC·2024-02-26
rayz · ICEM 擅长领域:深度学习, 人工智能, 机器学习
如上述朋友所说,需要结合HPC集群监控系统,统计出一段时间内仿真计算资源的使用情况,使用集群的队列功能,本地集群和云集群资源的可弹性调整算力资源的使用。
银行大语言模型·2024-01-02
先生_许 · 金融 擅长领域:人工智能, 数据库, 大数据
大模型在金融服务中的应用日益广泛,其强大的数据处理和解析能力为银行等金融机构带来了显著的效率提升和成本节约。最新的算法和技术进展使得大模型能够在更广泛的领域发挥作用,同时,业界也在不断探索新的应用案例,以实现金融服务智能化升级。在算法层面 ,大模型通过自然语言...
机械装备HPC·2024-02-26
mxin · 上海宝信软件股份有限公司 擅长领域:存储, 灾备, 服务器
481 会员关注
要实现不同品牌、不同型号、不同时期采购的服务器的统一调度,可以考虑以下几种解决方案:使用兼容的中间层软件:寻找或开发一个中间层软件,该软件能够作为不同PBS调度系统之间的桥梁,实现资源的统一管理和调度。这个中间层软件需要能够与各个品牌的PBS调度系统进行有效的通信和...
汽车HPC·2024-02-26
lrx00056015 · 福田汽车 擅长领域:机器学习, 人工智能, 深度学习
3 会员关注
基于前期业务的规划设计,目前我们还是两套平台,但是由于HPC和AI仿真对算力的共同需求,因此后续考虑进行资源的整合,并计划通过一套调度平台PBS实现任务的统一调度。
证券大语言模型·2024-01-03
peima课题专家组 · 某金融公司 擅长领域:人工智能, 云计算, 灾备
30 会员关注
在智能客服场景,大语言模型与知识图谱融合应用智能检索能力,通过对用户输入的查询进行分析和匹配,从海量的数据中快速返回相关信息,

描述

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。...(more)
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
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