但深度学习这小子横空出世，开始抢传统统计学方法的风头。那么问题来了，时间序列预测非得用深度学习吗？咱们今天就来掰扯掰扯。2....GBRT模型的对比研究4.1 研究背景深度学习虽然火，但传统的机器学习方法，比如梯度提升回归树（GBRT），在实际应用中也挺能打。GBRT通过多个弱学习器组合，提升预测性能。...虽然GBRT模型在时间序列预测中表现出色，但它的威力还是得靠精心的特征工程和细致的参数调整来发挥。在实际应用中，得像打磨宝剑一样，细心调校，才能让它发挥出最大的威力。6....深度学习模型，如LSTM、DARNN、DeepGlo、TFT和DeepAR，自动学习数据中的复杂模式和特征，在多个预测任务中展示出强大的性能。...GBRT模型，在实验中表现优越，尤其在适当配置的情况下，能够超过许多最先进的深度学习模型。特征工程和损失函数，在机器学习中至关重要，合理的特征设计和损失函数选择能够显著提升模型性能。
作者：时序人，编辑：kaggle竞赛宝典 时间序列预测一定需要深度学习模型吗？ 简介 时间序列预测是机器学习中的一项常见的任务，具有非常广泛的应用，例如：电力能源、交通流量和空气质量等预测。...传统的时间序列预测模型往往依赖于滚动平均、向量自回归和自回归综合移动平均。另一方面，最近有人提出了深度学习和矩阵分解模型来解决时间序列预测问题，并获得了更具竞争力的性能，但是该类模型往往过于复杂。...深度状态空间模型（DeepState）是一个概率生成模型，使用RNN学习参数化的线性状态空间模型。...模型对比 该文作者尝试回答一个问题：一个简单但配置良好的GBRT模型与最先进的深度学习时间序列预测方法的结果比较？...作者对8个最先进的深度学习模型的9个数据集进行了比较研究，这些模型都是在过去几年中在各大顶会上发表过的工作。
Deep Cognition (深度认知) 建立的深度学习工作室，为很多准备部署深度学习框架和采用人工智能技术的机构打破了诸多难以逾越的障碍。 究竟什么是深度学习？...但在近十年以来，随着几个简单但又重要的算法的改进与发展、硬件（主要是GPU）的进步以及大数据的指数级积累，在现今深度学习的帮助下，你也可以在自家的笔记本电脑（或云端）上运行一个小型深度学习模型。...我对深度学习框架进行了比较。...桌面版本允许人们使用他们自己的电脑，并且无需为GPU付费。 为此，我们将使用Deep Learning Studio的云端版本，并使用单用户解决方案来创建和部署AI。...简单的界面拖放就可以帮助您轻松设计深度学习模型。 预训练的模型以及使用内置的辅助功能可以简化和加速模型开发。 您可以导入模型代码并使用可视化界面来编辑模型。
但是由于与边缘设备相关的严格限制，在边缘训练和部署深度学习模型可能会令人生畏。您如何构建一个不太复杂或太大而无法在边缘设备上运行的模型，但仍能充分利用可用硬件？...它旨在加速边缘硬件上的深度学习模型，无论是机器人、无人机、物联网设备还是自动驾驶汽车。 是什么让 Jetson 上的深度学习变得困难？...在最好的情况下，深度学习并不是那么容易做好，但由于环境受限，Jetson 上的深度学习带来了额外的复杂性。...“照常”工作必然会导致部署失败和延迟。通过更好地了解限制以及如何克服它们，您将能够从模型中获得更多收益。 对于深度学习工程师和 AI 从业者来说，使用 Jetson 存在三个主要问题。...在上图中detect.py脚本，它是Yolo V5存储库的官方脚本，我希望你主要区分对象创建和内存复制. 运行torch.numpy需要375纳秒，而传输到gpu(CUDA) 却需要七毫秒。
以下为译文： 并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说，并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。...另一方面，在某些情况下，深度学习或深度迁移学习可以帮助你训练更准确的模型。...从头开始训练深度神经网络非常耗时，并且需要大量标记数据。迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。...，或者“你有什么不可或缺的应用吗？” 同样，“我应该使用哪种深度学习框架？”也算不上一个真正的问题。这个问题同样取决于你自己，比如首先想一想“你想用你的模型干什么？”...如果你不熟悉深度学习，那么我建议你先阅读TensorFlow 2中的Keras教程，以及PyTorch中的fastai教程。
但另外一个非常基础的问题是，Elasticsearch有计划使用GPU来进行计算加速吗？其实我个人也有这样的疑问。...因此，对于深度学习、图形渲染、科学计算等大规模并行计算任务，GPU 通常比 CPU 更有效率。...将模型部署到Elasticsearch中之后，这些模型将被用于执行推理任务，而深度学习模型transform的训练和推理任务都包含了大量矩阵运算的任务，比如：自注意力机制：Transformer 中的自注意力机制需要计算输入序列的每个元素与其他所有元素的关联性...另外，需要注意的是，并非所有的深度学习任务都对GPU友好。有些任务可能计算量较小，或者模型本身较小，此时使用GPU可能无法带来明显的性能提升。...在使用GPU来加速HNSW的时候，对HNSW的索引大小有限制吗？是的，使用GPU来加速HNSW的时候，需要考虑GPU的内存容量。因为HNSW是一种基于图的索引方法，它需要存储每个向量的邻居信息。
硬件最大的变化就是对GPU的使用越来越频繁。人工智能深度学习的函数、公式内部涉及的是大量的浮点运算。这些函数在GPU出现之后，有大量的浮点运算就交给GPU。...事实上，深度学习在GPU上的执行效率可能是在CPU上的30~50倍。GPU也给机器学习带来了巨大的促进作用。 ? ?...实例1：（利用TensorFlow.js部署简单的AI版「你画我猜」） 一个简单的工具来识别手绘图像，并且输出当前图像的名称。...作者使用谷歌 Colab 来训练模型，并使用 TensorFlow.js 将它部署到浏览器上。 ?...可以说是前端深度学习框架 Deeplearn.js 的继任者。它提供一系列简洁和通俗易懂的API，用于训练、部署模型。而且因为可以运行在浏览器，所以可以直接通过URL就能分享你的程序： ?
参考链接： Keras中的深度学习-建立深度学习模型 翻译 | AI科技大本营 参与 | 王赫 上个月，我有幸结识了 DeepCognition.ai 的创始人。 ...Deep Cognition (深度认知) 建立的深度学习工作室，为很多准备部署深度学习框架和采用人工智能技术的机构打破了诸多难以逾越的障碍。 究竟什么是深度学习？ ...但在近十年以来，随着几个简单但又重要的算法的改进与发展、硬件（主要是GPU）的进步以及大数据的指数级积累，在现今深度学习的帮助下，你也可以在自家的笔记本电脑（或云端）上运行一个小型深度学习模型。 ... 我对深度学习框架进行了比较。 ...桌面版本允许人们使用他们自己的电脑，并且无需为GPU付费。 为此，我们将使用Deep Learning Studio的云端版本，并使用单用户解决方案来创建和部署AI。
其实未必，在时间序列预测任务上，简单的机器学习方法能够媲美甚至超越很多 DNN 模型。...即机器学习领域的时间序列预测模型需要以深度学习工作为基础，才能得到 SOTA 结果。...但是，推荐系列领域的最新启示表明，深度学习方法在机器学习各种研究分支取得的成就需要对简单高效模型定期确认和评估，以保持各自研究领域进展的真实性。...除了时间序列预测模型越来越复杂之外，另一个动机包括文献中正在完善的深度学习模型在处理时间序列预测问题上的片面性，因此限制了现有解决方案方法的多样性。...中，来自德国希尔德斯海姆大学计算机科学系的研究者展示了通过精心配置的输入处理结构，GBRT 等简单但强大的集成模型在时间序列预测领域能够媲美甚至超越很多 DNN 模型。
当我们刚开始学习数据科学时，这种方法尤为有用。 尝试从无到有地实现一个神经网络，你将会明白很多有趣的事情。但是当需要为现实世界的数据集构建深度学习模型时，这还是一个不错的主意吗？...如果你需要几天或几周的时间来建立起模型，这是完全不可能的。 对于那些无法访问无限计算资源的人来说，你们已经来到了正确的地方。 ?...我们要做的工作就是实现这个模型，对吗？如果从头开始编写一个卷积神经网络，则需要几天（甚至几周）才能得到一个有效的模型，我们却没法等这么长的时间！ 这正是深度学习框架真正改变了局面的地方。 ?...利用恰当的框架来快速构建模型，而无需编写数百行代码，一个良好的深度学习框架具备以下关键特征： 优化的性能 易于理解和编码 良好的社区支持 并行化的进程，以减少计算 自动计算梯度 这五点也是我用来挑选五大顶级深度学习框架的标准...CPU（以及GPU）上部署深度学习模型。
如果只是要掌握这门工具，不需要学习太多理论的东西，比如说你如果想利用这门工具来做一些机器学习的运用，我现在做的tf.contrib.learn模块，类似scikit-learn，降低了很多学习的门槛，希望能够帮助到大家...要针对神经网络结构来设计，模型并行实现难度较大，而且需要网络中天然存在很多可以并行的节点。因此一般用数据并行的比较多。 6 . TensorFlow实现估值网络，作用和意义在哪里？...估值网络是深度强化学习中的一个模型，可以用来解决常见的强化学习问题，比如下棋，自动玩游戏，机器控制等等。 7 . 想请问下TF有类似SparkStreaming的模块吗？...用深度学习可以做销售预测模型，只要它可以转为一个分类预测的问题。 13 . 使用TensorFlow的产品有哪些？有比较有代表性的吗？...TensorFlow对于分布式GPU支持吗？如何选择TensorFlow和XGboost？ TensorFlow支持分布式GPU，用于深度学习。
这款深度学习训练平台，是由多年从事实践领域的专家，耗费三年时间构建完成的，他们的目标是帮助深度学习团队更快地训练模型，轻松共享GPU资源并有效协作。...众所周知，一个完整的深度学习项目，包括了数据准备，模型训练以及模型部署等环节： 而Determined，则可以帮助我们更好的专注于模型本身的训练，而不是把时间和精力大量花在样例代码和DevOps上。...Horovod 能够简化并加速分布式深度学习项目的启动与运行。当数据较多或者模型较大时，为提高机器学习模型训练效率，一般采用多 GPU 的分布式训练。...（我最亲爱的小伙伴也可以在这个平台上使用了诶！！） “Tensorflow和Pytorch都能支持吗？”...开源，适用于各种云供应商 开发者建议：深度学习从业人员可以选择跳出专有解决方案： “Determined可以支持云平台，或者本地基础结构，甚至两者都可以。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 在深度学习方法应用广泛的今天，所有领域是不是非它不可呢？其实未必，在时间序列预测任务上，简单的机器学习方法能够媲美甚至超越很多 DNN 模型。...即机器学习领域的时间序列预测模型需要以深度学习工作为基础，才能得到 SOTA 结果。...但是，推荐系列领域的最新启示表明，深度学习方法在机器学习各种研究分支取得的成就需要对简单高效模型定期确认和评估，以保持各自研究领域进展的真实性。...除了时间序列预测模型越来越复杂之外，另一个动机包括文献中正在完善的深度学习模型在处理时间序列预测问题上的片面性，因此限制了现有解决方案方法的多样性。...中，来自德国希尔德斯海姆大学计算机科学系的研究者展示了通过精心配置的输入处理结构，GBRT 等简单但强大的集成模型在时间序列预测领域能够媲美甚至超越很多 DNN 模型。
我在深度学习博客中看到了一些有关 TensorFlow 2.0 的教程，但是对于刚刚提到的那些困惑，我不知道该从何处着手去解决。你能给我一些启示吗？...然后，我将说明为什么你应该在以后所有的深度学习项目和实验中都使用 tf.keras。...顾名思义，这个脚本可以分析你的代码并报告需要改动的行，该脚本甚至可以替你完成升级过程。...或者，如果你需要将模型部署到生产环境中，可以使用 TensorFlow Extended (TFX)，这是一个用于模型部署的端到端平台。...第二个收获应该是 TensorFlow 2.0 不仅是 GPU 加速的深度学习库。
例如，GPU 可以训练一个神经网络，而 CPU 需要数周甚至数月来训练。这种加速使得开发以前不可能的人工智能模型成为可能。例如，GPU 已被用于开发可以实时识别物体，翻译语言和诊断疾病的 AI 模型。...GPU 加速 AI 开发的案例图像识别：GPU 用于训练可以识别图像中对象的深度学习模型。这用于各种应用，例如自动驾驶汽车、面部识别软件和医学图像分析。...自然语言处理：GPU 用于训练可以理解和处理自然语言的深度学习模型。这用于各种应用程序，例如语音识别软件、机器翻译和文本摘要。药物发现：GPU 用于训练可以预测新药特性的深度学习模型。...这些框架提供了专门的 API，使使用 GPU 来训练和部署 AI 模型变得容易。针对 GPU 执行优化代码：有多种方法可以针对 GPU 执行优化代码。...使用 GPU 云服务：如果您无权访问启用了 GPU 的计算机，则可以使用 GPU 云服务。这些服务提供对 GPU 的按需访问，因此您可以使用它们来训练和部署 AI 模型，而无需购买自己的硬件。
并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说，并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。...另一方面，在某些情况下，深度学习或深度迁移学习可以帮助你训练更准确的模型。...TensorFlow Extended（TFX）是用于部署生产机器学习管道的端到端平台。在你训练好一个模型后，就需要考虑这方面的工作了。...从头开始训练深度神经网络非常耗时，并且需要大量标记数据。迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。...，或者“你有什么不可或缺的应用吗？” 同样，“我应该使用哪种深度学习框架？”也算不上一个真正的问题。这个问题同样取决于你自己，比如首先想一想“你想用你的模型干什么？”
加速大规模数据的处理 深度学习通常依赖大规模的数据集进行训练，如 ImageNet 数据集。这些数据集的规模往往非常庞大，训练一个深度学习模型需要处理数百万甚至上亿的样本。...强化学习和机器人控制中的应用 在强化学习和机器人控制领域，深度学习模型需要实时处理环境反馈，并在复杂的多任务环境中进行决策。...没有 GPU 技术的支持，许多复杂的深度学习模型训练不仅需要消耗更高的计算成本，而且训练时间也会大幅延长，甚至可能需要数周甚至数月，这将极大限制创新和应用的推进。...由于 CUDA 提供了灵活且高效的编程接口，深度学习的许多常用框架都依赖于其计算能力来加速复杂的神经网络计算任务。...这种计算能力的提升，不仅降低了深度学习的训练成本，还为更大规模的模型实验和快速部署铺平了道路，推动了 AI 技术的持续突破与创新。
它是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时，它提供低延迟和高吞吐量。TensorRT可以从每个深度学习框架导入经过训练的模型，从而轻松地创建可以集成到大型应用程序和服务中的高效推理引擎。...甚至在将其导入TensorRT之后，您也可以向训练的模型添加额外的层。 3.可以将引擎序列化到内存块，然后将内存块序列化到文件或流。这消除了再次执行优化步骤的需要。 4....MATLAB 提供了一个完整的工作流程来快速训练、验证和部署深度学习模型。工程师可以使用 GPU 资源，而无需额外编程操作，因此可以专注于应用本身而不是性能调优。...NVIDIA TensorRT 与 GPU Coder 的全新集成使得可以在 MATLAB 中开发深度学习模型，然后以高吞吐量低延迟的方式部署在 NVIDIA GPU 上运行。...内部基准测试显示，MATLAB 生成的CUDA代码与 TensorRT 结合，在部署 Alexnet模型进行深度学习推理时，性能比 TensorFlow 高 5 倍；在部署 VGG-16 模型进行深度学习推理时
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