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盐田新媒体培训机构价格

2019-07-14 04:29    来源:未知    

  我们需要更快的走完前人走的路,还要跟上后来者的节奏,这个对团队的快速迭代能力,也有很高的要求。

  深度揭秘雷锋网:DI-X的设计理念是什么?和类似数加,Azure这样的系统平台有什么区别?DI-X的设计理念是打造一个一站式的机器学习平台,集开发,调试,训练,预测,部署于一体,让算法工程师和数据科学家,无须关注机器学习(尤其是深度学习)的底层工程繁琐的细节和资源,专注于模型和算法调优。正如我们对美国国会系列听证会对数据政策深度探讨的外在观察而看

  DI-X的终目的是成为一个时尚,强大而智能的机器学习平台,让机器学习充满乐趣,助力人工智能。

  伴随着机器学习和人工智能的发展,对腾讯这样大体量的公司来说需要一个这样的平台来支持内部算法工程师的需求。

  整体上来看,DI-X和阿里数加,Azure是竞品,大家会各有所长。使得来自真正用户的声音更加突出

  雷锋网:DI-X的架构有何特点?主要体现在以下三个方面:1.易用性:可视化的拖拽式任务流设计界面,配备了输入,组件,算法,模型,输出5类模块,灵活组合,可以做到无须任何编码而完成复杂机器学习任务。

  3.重点支持深度学习:目前支持TensorFlow,Caffe,Torch3种框架组件,后续会提供更多深度学习框架和针对性优化。

  04.webp(二)国外智能制造经验借鉴重视制造业的发展积极加强顶层设计虽然已成为世界制造业大国,但离制造强国还存在一定的距离,自主创新能力弱,关键核心技术与装备对外依存度高,尤其是目前劳动力成本等外部因素影响下,一些传统制造业开始往国外转移,“制造2025”战略的推出,正是基于新一代信息技术与制造业深度融合、全球制造业格局面临调整、我国经济运行环境复杂的背景,充分认识到制造业在国民经济中的支柱作用,是我国提升综合国力、保障、建设世界强国的必由之路。

  腾讯开放了自研的大数据平台Angel,并且支持上述深度学习框架,那么Angel对DI-X是否有深度的优化?DI-X,Angel与此前的Mariana深度学习平台有何关系?Angel是一个高纬度的机器学习框架,可以作为一个独立的机器学习组件,也可以作为PS-Service(参数服务器服务),支持Spark和深度学习框架。

  内部已经在试用了,开源之后也会发布到DI-X上面,让用户方便的使用和接入。Spark和Kafka将继续呈现引人注目的受欢迎程度

  Mariana主要是一个针对GPU,基于Caffe进行了数据并行和模型并行能力升级的一个分布式GPU计算框架,也是可以在DI-X上运行的一个框架组件。

  我们在内部版本的TeslaML上,都有这个组件的存在,但是对外的话,我们计划是将它融合到Angel之中,作为一个整体开放。

  雷锋网:工业界和学术界,DI-X会更侧重哪一块?DI-X在腾讯内部服务一段时间了,大部分的场景都是比较大的数据量的,所以会适合工业界一些。全球已商用的移动物联网网络达到66张

  这个架构也是目前互联网主要的架构,包括谷歌、Facebook、、阿里巴巴、亚马逊等互联网巨头都采用了这个架构。

  雷锋网:相比平台,DI-X的优劣势是什么?在算法和模型的训练上有哪些突破?DI-X目前刚刚推出,比起之前的产品有一些的时间距离,这是劣势,也是优势。

  尤其是算法的“小尾巴”设计上,和之前的产品设计都不太一样,在模型的收藏,使用,预测,部署上,都会有很多的优势,对深度学习更加的友好。

  雷锋网:DI-X主要解决了哪些问题,它的应用场景有哪些?目前DI-X给腾讯云的业务做了哪些贡献?DI-X解决的问题,主要是用户在腾讯云有了资源之后,可以降低开发和使用机器学习的门槛。

  假如你购买了GPU的计算集群,你需要到上面自己去安装各种组件,上传作业,调度运行,关注告警,但是有了DI-X,你只要点几下鼠标,对接上GPU资源后,就能把一个深度学习算法跑起来了,无论是你自己开发的还是业界现有的,这样的一站式平台,都能够降低算法工程师和数据科学家的门槛,他们不用操心很多工程上的细节,可以专心的调算法和参数,把模型训练好。总的来说,这是当前国内领域较为全面的行业资料。大都会自己开工业云平台

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