「数」说升腾AI云服务
大模型的出现
人工智能算力需求呈现指数级增长
为了支持各行各业的稳健发展
华为云设立了三个AI算力中心，分别位于贵安、乌兰察布和芜湖
上线了升腾AI云服务
一同来探索这片黑土地上的数字魅力吧
华为云宣布向全球企业和开发者正式推出
上线升腾AI云服务“百模千态”专区
可以重写为：内置了数十个业界主流的开源大型模型
做到大模型的开箱即用
关注@华为云，获取更多信息
以上是「数」说升腾AI云服务的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
热AI工具
Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序，用于创建逼真的裸体照片
AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。
Undress AI Tool
免费脱衣服图片
Clothoff.io
AI脱衣机
Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸！
热门文章
热工具
记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器
SublimeText3汉化版
中文版，非常好用
禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境
Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具
SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)
热门话题
7648
15
1392
52
91
11
73
19
36
110
一文带您了解SHAP：机器学习的模型解释
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
在机器学习和数据科学领域，模型的可解释性一直是研究者和实践者关注的焦点。随着深度学习和集成方法等复杂模型的广泛应用，理解模型的决策过程变得尤为重要。可解释人工智能（ExplainableAI|XAI）通过提高模型的透明度，帮助建立对机器学习模型的信任和信心。提高模型的透明度可以通过多种复杂模型的广泛应用等方法来实现，以及用于解释模型的决策过程。这些方法包括特征重要性分析、模型预测区间估计、局部可解释性算法等。特征重要性分析可以通过评估模型对输入特征的影响程度来解释模型的决策过程。模型预测区间估计
通过学习曲线识别过拟合和欠拟合
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
本文将介绍如何通过学习曲线来有效识别机器学习模型中的过拟合和欠拟合。欠拟合和过拟合1、过拟合如果一个模型对数据进行了过度训练，以至于它从中学习了噪声，那么这个模型就被称为过拟合。过拟合模型非常完美地学习了每一个例子，所以它会错误地分类一个看不见的/新的例子。对于一个过拟合的模型，我们会得到一个完美/接近完美的训练集分数和一个糟糕的验证集/测试分数。略有修改："过拟合的原因：用一个复杂的模型来解决一个简单的问题，从数据中提取噪声。因为小数据集作为训练集可能无法代表所有数据的正确表示。"2、欠拟合如
通透！机器学习各大模型原理的深度剖析！
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
通俗来说，机器学习模型是一种数学函数，它能够将输入数据映射到预测输出。更具体地说，机器学习模型就是一种通过学习训练数据，来调整模型参数，以最小化预测输出与真实标签之间的误差的数学函数。在机器学习中存在多种模型，例如逻辑回归模型、决策树模型、支持向量机模型等，每一种模型都有其适用的数据类型和问题类型。同时，不同模型之间存在着许多共性，或者说有一条隐藏的模型演化的路径。将联结主义的感知机为例，通过增加感知机的隐藏层数量，我们可以将其转化为深度神经网络。而对感知机加入核函数的话就可以转化为SVM。这一
人工智能在太空探索和人居工程中的演变
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
20世纪50年代，人工智能（AI）诞生。当时研究人员发现机器可以执行类似人类的任务，例如思考。后来，在20世纪60年代，美国国防部资助了人工智能，并建立了实验室进行进一步开发。研究人员发现人工智能在许多领域都有用武之地，例如太空探索和极端环境中的生存。太空探索是对宇宙的研究，宇宙涵盖了地球以外的整个宇宙空间。太空被归类为极端环境，因为它的条件与地球不同。要在太空中生存，必须考虑许多因素，并采取预防措施。科学家和研究人员认为，探索太空并了解一切事物的现状有助于理解宇宙的运作方式，并为潜在的环境危机
使用C++实现机器学习算法：常见挑战及解决方案
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
C++中机器学习算法面临的常见挑战包括内存管理、多线程、性能优化和可维护性。解决方案包括使用智能指针、现代线程库、SIMD指令和第三方库，并遵循代码风格指南和使用自动化工具。实践案例展示了如何利用Eigen库实现线性回归算法，有效地管理内存和使用高性能矩阵操作。
你所不知道的机器学习五大学派
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
机器学习是人工智能的重要分支，它赋予计算机从数据中学习的能力，并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用，从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测，它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论，其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学（Symbolism），又称为符号主义，强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程，通过已有的
可解释性人工智能：解释复杂的AI/ML模型
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
译者|李睿审校|重楼人工智能（AI）和机器学习（ML）模型如今变得越来越复杂，这些模型产生的输出是黑盒——无法向利益相关方解释。可解释性人工智能（XAI）致力于通过让利益相关方理解这些模型的工作方式来解决这一问题，确保他们理解这些模型实际上是如何做出决策的，并确保人工智能系统中的透明度、信任度和问责制来解决这个问题。本文探讨了各种可解释性人工智能（XAI）技术，以阐明它们的基本原理。可解释性人工智能至关重要的几个原因信任度和透明度：为了让人工智能系统被广泛接受和信任，用户需要了解决策是如何做出的
Flash Attention稳定吗？Meta、哈佛发现其模型权重偏差呈现数量级波动
May 30, 2024 pm 01:24 PM
MetaFAIR联合哈佛优化大规模机器学习时产生的数据偏差，提供了新的研究框架。据所周知，大语言模型的训练常常需要数月的时间，使用数百乃至上千个GPU。以LLaMA270B模型为例，其训练总共需要1,720,320个GPU小时。由于这些工作负载的规模和复杂性，导致训练大模型存在着独特的系统性挑战。最近，许多机构在训练SOTA生成式AI模型时报告了训练过程中的不稳定情况，它们通常以损失尖峰的形式出现，比如谷歌的PaLM模型训练过程中出现了多达20次的损失尖峰。数值偏差是造成这种训练不准确性的根因，
