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    当你的深度学习模型走进死胡同,问问自己这5个问题

    深度学习是一项庞大又复杂的工程,在建立深度学习模型时,走进死胡同被迫从头再来似乎是常事。 近日,Semantics3网站的联合创始人Govind Chandrasekhar在官方博客上发表了一篇文章,讲述了程序员在解决深度学习问题时的应该自问的五个问题。 Semantics3是一家2012年成立的数据科学初创公司,它创建了一个数据库,跟踪产品在网上的销售过程,为零售商提供数据。对于Govind Chandrasekhar写的这篇文章,量子位全文翻译如下: 研究数据科学是一件悲喜交加的事情。喜在当你偶然的发现提高了算法的性能,可能让你拥有持久的兴奋感;悲在你会经常发现自己站在一条单行道的尽头,苦苦探索到底哪里出了问题。 在这篇文章里,我将详述走过无数条深度学习死路后,得到的五个教训。在处理新问题或新方法前,我都会用想想下面这五个问题。

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    使用OpenVINO在 “云-边-端” 快速实现高性能人工智能推理

    人工智能、无所不在的计算、无处不在的连接、从云到边缘的基础设施是驱动创新与变革的四大超级力量。近日,在“英特尔AI开发者私享会”现场,英特尔AI 软件布道师武卓分享了在云端和边缘端实现高性能人工智能推理的一些特点与好处。 (英特尔AI 软件布道师武卓线上分享) 云规模开发具有很多的好处:云端能很好的支持多种不同的AI框架和服务,另外在云端可以简化训练开发,比如无需软件下载、无需配置、无需安装,可以直接使用云端所提供的计算资源和服务。‍‍在边缘端进行推理也有很多优势:由于数据通常是在边缘端产生和采集的,‍‍

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