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  • AI模型訓(xùn)練【偏差/方差】與【欠擬合/過擬合】
    AI模型訓(xùn)練【偏差/方差】與【欠擬合/過擬合】
    在我們拿到一個數(shù)據(jù)集，高高興興準(zhǔn)備訓(xùn)練一個模型時，會遇到欠擬合或過擬合的問題，業(yè)內(nèi)也喜歡用偏差和方差這兩指標(biāo)去定義它們，那這些詞什么意思呢？有什么方法能避免/解決 欠擬合和過擬合呢？這其實是非常非?；A(chǔ)的概念，但是其實即使是業(yè)內(nèi)人士很難一下子把它們完全講明白，并列出全面的解決方法，本文為你最通俗地解答。
  • 強(qiáng)攻GPU，TPU芯片一夜躥紅
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    自ChatGPT爆火之后，AI大模型的研發(fā)層出不窮，而在這場“百模大戰(zhàn)”激戰(zhàn)正酣之際，美國芯片公司英偉達(dá)卻憑借其GPU在大模型計算中的出色發(fā)揮賺得盆滿缽滿。
  • 落地最后一公里，實用AI能做什么？
    數(shù)字化轉(zhuǎn)型正影響著我們今天所知的每一個領(lǐng)域和行業(yè)，從金融服務(wù)和娛樂到教育、制造和醫(yī)療保健，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)和舉措需要密切貼合用戶需求，并且符合未來市場趨勢。那么，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型這條路上，企業(yè)最需要什么幫助？他們有哪些核心痛點亟需滿足？ 從數(shù)據(jù)到商業(yè)價值轉(zhuǎn)化的Last Mile AI 2004年在國內(nèi)注冊成立的ElectrifAi，專注于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，主要深耕銀行、保險、投資三大領(lǐng)域
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    MLPerf作為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)AI基準(zhǔn)測試，代表了流行的AI用例，包括語音識別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)、目標(biāo)檢測、圖像分類等。此次，英偉達(dá)AI平臺覆蓋了 MLPerf 訓(xùn)練 2.0 版本的所有八項基準(zhǔn)測試，這也是唯一一個運(yùn)行了所有基準(zhǔn)測試的加速平臺，突顯了平臺的通用性。