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Microsoft stellt Azure-Benutzern das Grundmodell „Hugging Face' für maschinelles Lernen zur Verfügung, um bei der Durchführung verschiedener datenwissenschaftlicher Aufgaben zu helfen
Microsoft stellt Azure-Benutzern das Grundmodell „Hugging Face' für maschinelles Lernen zur Verfügung, um bei der Durchführung verschiedener datenwissenschaftlicher Aufgaben zu helfen
Am 9. März kündigte Microsoft im vergangenen Jahr an, eine intensive Zusammenarbeit mit Hugging Face, einer Open-Source-Plattform für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), zu starten. Nach der Entwicklung von Hugging Face Endpoints, einem auf Azure ML Managed Endpoints basierenden Inferenzdienst für maschinelles Lernen, gab Microsoft heute bekannt, dass das zugrunde liegende Modell von Hugging Face jetzt für Azure Machine Learning verfügbar ist.
Microsoft gab beim Azure Open Source Day bekannt, dass es grundlegende Modelle in Form einer öffentlichen Vorschauversion für Azure Machine Learning bereitgestellt hat. Benutzer der Azure-Plattform können nun auf diesen Open-Source-Grundmodellen aufbauen und sie entsprechend ihren Anforderungen erweitern.
IT House übersetzte einen Teil des Microsoft-Blogbeitrags wie folgt:
Mit dieser neuen Funktion können Organisationen auf kuratierte Umgebungen und die Azure-KI-Infrastruktur zugreifen.
Azure Machine Learning-Experten können Basismodelle aus mehreren Open-Source-Repositorys optimieren und bereitstellen, indem sie Azure Machine Learning-Komponenten und -Pipelines verwenden, um ihre datenwissenschaftlichen Aufgaben einfach auszuführen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMicrosoft stellt Azure-Benutzern das Grundmodell „Hugging Face' für maschinelles Lernen zur Verfügung, um bei der Durchführung verschiedener datenwissenschaftlicher Aufgaben zu helfen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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In diesem Artikel erfahren Sie mehr über SHAP: Modellerklärung für maschinelles Lernen
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
In den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft stand die Interpretierbarkeit von Modellen schon immer im Fokus von Forschern und Praktikern. Mit der weit verbreiteten Anwendung komplexer Modelle wie Deep Learning und Ensemble-Methoden ist das Verständnis des Entscheidungsprozesses des Modells besonders wichtig geworden. Explainable AI|XAI trägt dazu bei, Vertrauen in maschinelle Lernmodelle aufzubauen, indem es die Transparenz des Modells erhöht. Eine Verbesserung der Modelltransparenz kann durch Methoden wie den weit verbreiteten Einsatz mehrerer komplexer Modelle sowie der Entscheidungsprozesse zur Erläuterung der Modelle erreicht werden. Zu diesen Methoden gehören die Analyse der Merkmalsbedeutung, die Schätzung des Modellvorhersageintervalls, lokale Interpretierbarkeitsalgorithmen usw. Die Merkmalswichtigkeitsanalyse kann den Entscheidungsprozess des Modells erklären, indem sie den Grad des Einflusses des Modells auf die Eingabemerkmale bewertet. Schätzung des Modellvorhersageintervalls
Das Vollbild-Popup von Microsoft fordert Benutzer von Windows 10 auf, sich zu beeilen und auf Windows 11 zu aktualisieren
Jun 06, 2024 am 11:35 AM
Laut Nachrichten vom 3. Juni sendet Microsoft aktiv Vollbildbenachrichtigungen an alle Windows 10-Benutzer, um sie zu einem Upgrade auf das Betriebssystem Windows 11 zu ermutigen. Dabei handelt es sich um Geräte, deren Hardwarekonfigurationen das neue System nicht unterstützen. Seit 2015 hat Windows 10 fast 70 % des Marktanteils eingenommen und seine Dominanz als Windows-Betriebssystem fest etabliert. Der Marktanteil liegt jedoch weit über dem Marktanteil von 82 %, und der Marktanteil übersteigt den von Windows 11, das 2021 erscheinen wird, bei weitem. Obwohl Windows 11 seit fast drei Jahren auf dem Markt ist, ist die Marktdurchdringung immer noch langsam. Microsoft hat angekündigt, den technischen Support für Windows 10 nach dem 14. Oktober 2025 einzustellen, um sich stärker darauf zu konzentrieren
Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen in C++: Häufige Herausforderungen und Lösungen
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Zu den häufigsten Herausforderungen, mit denen Algorithmen für maschinelles Lernen in C++ konfrontiert sind, gehören Speicherverwaltung, Multithreading, Leistungsoptimierung und Wartbarkeit. Zu den Lösungen gehören die Verwendung intelligenter Zeiger, moderner Threading-Bibliotheken, SIMD-Anweisungen und Bibliotheken von Drittanbietern sowie die Einhaltung von Codierungsstilrichtlinien und die Verwendung von Automatisierungstools. Praktische Fälle zeigen, wie man die Eigen-Bibliothek nutzt, um lineare Regressionsalgorithmen zu implementieren, den Speicher effektiv zu verwalten und leistungsstarke Matrixoperationen zu nutzen.
Microsoft veröffentlicht das kumulative August-Update für Win11: Verbesserung der Sicherheit, Optimierung des Sperrbildschirms usw.
Aug 14, 2024 am 10:39 AM
Laut Nachrichten dieser Website vom 14. August veröffentlichte Microsoft während des heutigen August-Patch-Dienstags kumulative Updates für Windows 11-Systeme, darunter das Update KB5041585 für 22H2 und 23H2 sowie das Update KB5041592 für 21H2. Nachdem das oben genannte Gerät mit dem kumulativen Update vom August installiert wurde, sind die mit dieser Site verbundenen Versionsnummernänderungen wie folgt: Nach der Installation des 21H2-Geräts wurde die Versionsnummer auf Build22000.314722H2 erhöht. Die Versionsnummer wurde auf Build22621.403723H2 erhöht. Nach der Installation des Geräts wurde die Versionsnummer auf Build22631.4037 erhöht. Die Hauptinhalte des KB5041585-Updates für Windows 1121H2 sind wie folgt: Verbesserung: Verbessert
Erklärbare KI: Erklären komplexer KI/ML-Modelle
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Übersetzer |. Rezensiert von Li Rui |. Chonglou Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden heutzutage immer komplexer, und die von diesen Modellen erzeugten Ergebnisse sind eine Blackbox, die den Stakeholdern nicht erklärt werden kann. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es Stakeholdern ermöglicht, die Funktionsweise dieser Modelle zu verstehen, sicherzustellen, dass sie verstehen, wie diese Modelle tatsächlich Entscheidungen treffen, und Transparenz in KI-Systemen, Vertrauen und Verantwortlichkeit zur Lösung dieses Problems gewährleistet. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) untersucht, um ihre zugrunde liegenden Prinzipien zu veranschaulichen. Mehrere Gründe, warum erklärbare KI von entscheidender Bedeutung ist. Vertrauen und Transparenz: Damit KI-Systeme allgemein akzeptiert und vertrauenswürdig sind, müssen Benutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
Ist Flash Attention stabil? Meta und Harvard stellten fest, dass die Gewichtsabweichungen ihrer Modelle um Größenordnungen schwankten
May 30, 2024 pm 01:24 PM
MetaFAIR hat sich mit Harvard zusammengetan, um einen neuen Forschungsrahmen zur Optimierung der Datenverzerrung bereitzustellen, die bei der Durchführung groß angelegten maschinellen Lernens entsteht. Es ist bekannt, dass das Training großer Sprachmodelle oft Monate dauert und Hunderte oder sogar Tausende von GPUs verwendet. Am Beispiel des Modells LLaMA270B erfordert das Training insgesamt 1.720.320 GPU-Stunden. Das Training großer Modelle stellt aufgrund des Umfangs und der Komplexität dieser Arbeitsbelastungen einzigartige systemische Herausforderungen dar. In letzter Zeit haben viele Institutionen über Instabilität im Trainingsprozess beim Training generativer SOTA-KI-Modelle berichtet. Diese treten normalerweise in Form von Verlustspitzen auf. Beim PaLM-Modell von Google kam es beispielsweise während des Trainingsprozesses zu Instabilitäten. Numerische Voreingenommenheit ist die Hauptursache für diese Trainingsungenauigkeit.
Microsoft plant, NTLM in Windows 11 in der zweiten Jahreshälfte 2024 auslaufen zu lassen und vollständig auf Kerberos-Authentifizierung umzustellen
Jun 09, 2024 pm 04:17 PM
In der zweiten Hälfte des Jahres 2024 veröffentlichte der offizielle Microsoft-Sicherheitsblog eine Nachricht als Reaktion auf den Aufruf der Sicherheits-Community. Das Unternehmen plant, das in der zweiten Jahreshälfte 2024 veröffentlichte NTLAN Manager (NTLM)-Authentifizierungsprotokoll in Windows 11 zu eliminieren, um die Sicherheit zu verbessern. Nach bisherigen Erläuterungen hat Microsoft bereits zuvor ähnliche Schritte unternommen. Am 12. Oktober letzten Jahres schlug Microsoft in einer offiziellen Pressemitteilung einen Übergangsplan vor, der darauf abzielt, NTLM-Authentifizierungsmethoden auslaufen zu lassen und mehr Unternehmen und Benutzer dazu zu bewegen, auf Kerberos umzusteigen. Um Unternehmen zu helfen, die möglicherweise Probleme mit fest verdrahteten Anwendungen und Diensten haben, nachdem sie die NTLM-Authentifizierung deaktiviert haben, stellt Microsoft IAKerb und zur Verfügung
