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deeplearning 关键词解读_deeplearning over view(2024年11月精选)

内容来源：天哥SEO所属栏目：新闻更新日期：2024-11-28

deeplearning 关键词

𐟔AI营销必备：26个关键词解析 𐟒᤺𚥷妙𚨃𝩢†域术语繁多，对于营销人来说，掌握这些关键词至关重要。以下是26个AI营销必备关键词及其解析： 1️⃣ 人工智能（Artificial Intelligence）𐟤– 2️⃣ 人工智能生成内容（AI-Generated Content, AIGC）𐟓– 3️⃣ 机器学习（Machine Learning）𐟓ˆ 4️⃣ 深度学习（Deep Learning）𐟧 5️⃣ 神经网络（Neural Network）𐟕𘯸 6️⃣ 训练集（Training Set）𐟓š 7️⃣ 过拟合（Overfitting）❌ 8️⃣ 欠拟合（Underfitting）❌ 9️⃣ 迭代（Iteration）⏳ 𐟔Ÿ 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）𐟗㯸 1️⃣1️⃣ 强化学习（Reinforcement Learning, RL）𐟒ꊱ️⃣2️⃣ 大语言模型（Large Language Model, LLM）𐟗㯸 1️⃣3️⃣ 计算机视觉（Computer Vision, CV）𐟑€ 1️⃣4️⃣ 迁移学习（Transfer Learning）𐟓š 1️⃣5️⃣ 模型蒸馏（Model Distillation）𐟔 1️⃣6️⃣ 分布式训练（Distributed Training）𐟒𛊱️⃣7️⃣ 个性化推荐（Personalized Recommendation）𐟎️⃣8️⃣ 协同过滤（Collaborative Filtering）𐟤 1️⃣9️⃣ 动态定价（Dynamic Pricing）𐟒𐊲️⃣0️⃣ 需求预测（Demand Forecasting）𐟓Š 2️⃣1️⃣ 聊天机器人（Chatbot）𐟤– 2️⃣2️⃣ 实时竞价（Real-Time Bidding, RTB）⚡ 2️⃣3️⃣ 点击率预测（Click-Through Rate Prediction）𐟎️⃣4️⃣ 聚类分析（Clustering Analysis）𐟓Š 2️⃣5️⃣ 营销自动化（Marketing Automation）𐟚€ 2️⃣6️⃣ 人工智能价值对齐（AI alignment）✅ 掌握这些关键词，让你在AI营销领域更加游刃有余！𐟒𜢜耀

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熬夜也要看完！吴恩达大模型学习指南 𐟚€ DeepLearning.ai 创始人吴恩达联合 OpenAI 推出的《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程，迅速成为了大模型学习的现象级课程，备受瞩目。随后，吴恩达教授与 LangChain、Huggingface 等机构合作，推出了多门深入学习课程，帮助学习者全面、深入地掌握大模型的使用和开发技巧。 𐟔 在《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程推出之初，DataWhale 团队便开始投入学习与开源建设，将每一门课程翻译为中文版，复现其代码，并在课程基础上探究了 Prompt 的实现及调优，实现了中英双语 Prompt 的效果对比，持续优化和更新课程内容。 𐟌Ÿ 目前，DataWhale 基于吴恩达大模型系列课程打造的开源项目《面向开发者的 LLM 入门教程》已完成六门课程的中文版制作，Github 获 star 达 6K。

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视觉深度学习的软件 𐟓Š 深度学习工具大集合！ 1️⃣ TensorFlow 由谷歌开发的强大工具，广泛用于各种机器学习和深度学习项目。 2️⃣ PyTorch Facebook推出的深度学习框架，因其灵活性和易调试性受到研究人员的喜爱。 3️⃣ Keras 高层API工具，简化深度学习模型构建，非常适合初学者。 4️⃣ MXNet 适用于大规模深度学习，支持多种语言，效率极高。 5️⃣ Caffe 专注于图像处理，在视觉识别领域应用广泛。 6️⃣ Theano 早期的深度学习库，虽然发展较慢，但基础稳定。 7️⃣ CNTK（Microsoft Cognitive Toolkit）微软推出的工具，支持分布式训练，性能优越。 8️⃣ DL4J (DeepLearning4j) 适用于Java和Scala，非常适合企业级应用。 9️⃣ Chainer 强大的动态计算图工具，适合需要高度灵活性的项目。 𐟔Ÿ Paddle Paddle 适用于多种应用场景的深度学习平台。

面向天文大数据处理的异构分布式计算框架研究与设计软件可移植性是集群计算考量的一个重要因素，JAVA虚拟机(JVM)可以实现跨平台特性。许多大数据处理框架例如Spark，Hadoop，Strom等都是建立在JVM之上，使其可以实现独立于平台，高度抽象的应用部署。 Java提供了跨平台的软件可移植性，但它也限制了分布式环境(如Spark)的性能。利用更高性能的编程语言可以在一定程度上提高系统的性能，但是去重写Spark框架是不切实际的并且会丢失JVM带来的优越性。一种比较可行的方式是仍然使用JVM，利用其他方式去加速Spark应用中的计算负载。在Spark应用中，默认任务仅支持在CPU上执行，相比一些高性能加速器，CPU在大规模数据计算任务中的低并行度会限制集群的整体性能，并且由于数据中心的功耗问题CPU的低能效会限制集群的扩展性。 FPGA、GPU、MIC等异构加速器在大数据处理方面的性能和能效要优于通用处理器CPU。如果我们将这些异构加速器集成到原生的Spark分布式计算框架中，卸载原来需要在CPU上完成的工作可以显著提高集群的分布式计算的性能和能效。目前，在数据中心已经存在一些异构加速器来加速集群计算的应用实例。例如，百度的基于Spark的异构分布式深度学习系统，把Spark与深度学习平台PADDLE(ParallelAsynchronousDistributedDeepLearning)相结合，能够更好的处理业务逻辑与PADDLE的数据通路问题。然后在每个计算节点利用FPGA和GPU来提升数据处理性能，利用YARN进行异构计算资源的分配。IBM在POWER8中提出了并行加速处理器接口(CAPI)，为外部设备， POWER8核心和系统开放内存结构之间提供了高带宽低延迟的路径。微软开发了定制的FPGA板卡Catapult作为异构处理器，搭建了由1632个节点组成的计算集群，在高负载环境下，单个服务器节点的吞吐率提高了95%。在保持相同吞吐量情况下，尾延迟(TailLatency)减少了29%。但是，这些商业公司的工作并没有提供足够的细节描述FPGA，GPU等异构处理器和集群分布式计算的协同方式。 Yu-TingChen和EhsanGhasemi的工作提出了通过JNI来解决Java虚拟机(JVM)和FPGA之间通信的问题，以此来实现FPGA和Spark分布式计算框架的协同。由于无指令、无需共享内存的体系结构，FPGA的定制架构相比CPU、GPU、MIC等固定架构能够提供更高的能效，我们以FPGA作为目标应用的硬件加速器。我们研究将FPGA加速器集成到原生Spark框架的方法，将计算负载从CPU端卸载到FPGA端来提升原生Spark分布式计算框架的性能和能效。在基于FPGA的分布式应用开发中，使用传统RTL的FPGA应用开发方式，相比常规单独的FPGA应用开发需要考虑更多复杂的问题。例如分布式环境中的网络通信，任务调度，数据分区，集群规模扩展等等问题。在这种情况下，应用的开发难度和开发周期是影响数据中心是否会利用FPGA资源的重要考虑因素。因此提出更容易利用和集成FPGA资源到分布式计算环境的方案就显得尤为重要，能够像使用目前Spark框架提供的应用接口一样，更便于开发者进行使用。 Host(主机)端对所有计算资源的运行进行控制，任务执行时从Host端开始，Host发送计算命令给Device端的处理单元，Device端执行完成后再将结果返回Host端，可以较为容易实现数据流的控制。在设备一侧，对FPGA设备来说在OpenCL架构下可以灵活地修改硬件处理模块的结构和规模，并且提供了层次化的存储结构定义，可以根据具体应用的需要进行灵活配置。我们的目标就是实现Spark任务流和我们目标应用的OpenCL计算模型之间的协作。在基于FPGA的Spark框架中，主机JVM内存与FPGA之间的数据传输延迟要远远大于主机JVM内存与CPU之间的数据传输延迟。在FPGA上执行完map操作，在进行reduce操作时，中间数据需要在主机JVM内存和FPGA之间反复传输，利用ctypes接口实现Python和C代码的通信时也存在性能瓶颈，这会大大增加数据通信时间的开销，甚至会抹掉硬件加速器带来的性能增益。为了减少数据通信的时间，我们优化了K-means聚类的执行过程。我们将原始数据集随机划分为若干批。最后，在Spark的reduce阶段计算各数据集子集对应聚类中心的均值，得到原始数据集的聚类中心。该策略可以仅通过一次map/reduce操作实现对数据集的分类，减少了FPGA与Spark框架集成后由于数据通信延迟的增加导致整体性能的下降。

电脑下载anaconda后没有 𐟎“最近，我开始了我的Deep Learning自学之旅，首先遇到了Tensorflow这个“大boss”。 𐟒𛦈‘在网上搜寻了必备工具，开始了Tensorflow环境配置的“冒险”。本以为一切顺利，却没想到这是噩梦的开始。 𐟘“由于电脑已安装了Anaconda，我直接跟着教程下载了Cuda12.3和cuDNN，兴高采烈地安装并测试成功。然而，当我尝试安装Tensorflow时，却发现了版本不匹配的问题。 𐟘–我重新下载了新版本的Python和Cuda，并在Anaconda中创建了新环境。经过一番折腾，终于成功安装了对应版本的Cuda、cuDNN和Tensorflow。 𐟎‰当我兴奋地打开Jupyter，输入import tensorflow，并尝试列出GPU设备时，却发现什么都没有！原来，我安装的Tensorflow版本与GPU不兼容。 𐟘䧻过一番周折，我终于成功安装了与GPU兼容的Tensorflow版本。然而，当我尝试安装matplotlib时，又遇到了新的问题——新版numpy与Tensorflow不匹配！ 𐟤炙过多次尝试，我终于成功安装了较低版本的matplotlib和numpy，并最终解决了所有问题。 𐟎Š现在，我可以愉快地进行Deep Learning的学习和实验了！虽然过程曲折，但最终我还是战胜了Tensorflow这个“大boss”！ 𐟒ꥤ祭槔Ÿ与Tensorflow的斗争，虽然艰难，但也是一段难忘的经历！

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