machine learning

2022年 11月 9日

使用 MLPerf HPC v2.0 基準測試調整 AI 基礎設施性能

隨著人工智能和模擬的融合加速了科學發現，需要一種方法來衡量和排名構建世界超級計算機人工智能模型的速度和吞吐量。
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2022年 10月 31日

利用人工智能和數字孿生技術減少發電廠溫室氣體排放

減少排放到大氣中的碳量是一項政治優先事項。現任美國政府計劃到 2035 年實現電網凈零碳排放，到 2050 年實現全行業零碳排放。
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2022年 10月 25日

使用 NVIDIA FLARE 從模擬到生產的聯合學習

NVIDIA FLARE 2.2 包括一系列新功能，可縮短開發時間并加快聯合學習的部署，幫助企業降低構建強大人工智能的成本。
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2022年 10月 12日

如何使用 Streamlit 和 FastAPI 構建即時機器學習 Web 應用程序

假設您正在進行一個機器學習（ ML ）項目，并且已經找到了您的冠軍模型。接下來會發生什么？對許多人來說，項目就此結束，
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2022年 8月 29日

在 Azure 機器學習上提高人工智能模型推理性能

每個 AI 應用程序都需要強大的推理引擎。無論您是部署圖像識別服務、智能虛擬助理還是欺詐檢測應用程序，可靠的推理服務器都能提供快速、
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2022年 8月 18日

使用 FastAPI 構建機器學習微服務

使用微服務架構部署應用程序有幾個優點：更容易進行主系統集成、更簡單的測試和可重用的代碼組件。
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2022年 8月 16日

使用聯合學習橋接金融服務中的數據孤島

在機器學習（ ML ）過程中，無法確保數據隱私，這往往阻礙了人工智能（ AI ）在金融服務中充分發揮潛力。例如，
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2022年 7月 25日

使用樸素貝葉斯和 GPU 進行更快的文本分類

樸素貝葉斯（ NB ）是一種簡單但功能強大的概率分類技術，具有良好的并行性，可以擴展到大規模數據集。 如果您一直從事數據科學中的文本處理任務，
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2022年 7月 21日

人工智能服務器和人工智能工作站之間的差異

如果你想知道人工智能服務器和人工智能工作站有何不同，你不是唯一一個。假設嚴格的人工智能用例具有最小的圖形工作量，那么明顯的差異可以是最小到零。
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2022年 5月 17日

使用 RAPIDS 構建機器學習應用程序的分步指南

5 月 25 日，請加入我們的 構建和運行端到端機器學習工作流，速度快 5 倍 在線研討會，我們將逐步指導您如何使用這些資源，
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2022年 5月 6日

加速逆光刻技術的大批量制造

逆光刻技術（ ILT ）于 2003 年初首次實施并演示。它由彭丹平（ Danping Peng ）創建，當時他在發光科技公司（…
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2022年 4月 19日

RAPIDS 上的分層風險平價：投資組合分配的 ML 方法

數據科學家經常把金融界當作測試新技術的游樂場。金融數據已經被記錄了幾十年，而且都是數字形式的，因此很容易處理。另外，
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2022年 4月 13日

利用 RAPIDS 機器學習快速微調 AI Transformer

近年來， transformers 已成為一種強大的深度神經網絡體系結構，已被證明在許多應用領域，如 自然語言處理 （ NLP ）和…
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2022年 2月 28日

利用 NVIDIA TAO 工具包和 Innotescus 進行遷移學習的策展數據

人工智能應用程序由機器學習模型提供動力，這些模型經過訓練，能夠根據圖像、文本或音頻等輸入數據準確預測結果。
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2022年 2月 17日

將時間信息編碼為 ML 模型特征的三種方法

假設你剛剛開始一個新的數據科學項目。目標是建立一個預測目標變量 Y 的模型。您已經從利益相關者/數據工程師那里收到了一些數據，
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2022年 2月 9日

梯度下降和反向傳播算法數據科學家指南

人工神經網絡 （ ANN ）是 人工智能（ AI ） 技術的基本構件。人工神經網絡是 machine-learning 模型的基礎；
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