构建机器学习应用
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作者文章归档：course
scikit-learn机器学习高级进阶
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scikit-learn机器学习高级进阶
机器学习项目交付实战
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机器学习项目交付实战
Across-task training
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Across-task training 是一种机器学习训练范式，旨在通过在多任务或多领域数据上进行训练，提升模型的泛化能力和适应性。与传统的单任务训练不同，across-task training 强调模型在多个相关或不相关任务之间的知识共享和迁移，从而提高模型在新任务或新环境中的表现。
以下是关于 across-task training 的详细解析：
1. 核心思想
- 多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）：在多个任务上同时训练模型，共享部分参数，使模型能够学习到通用的特征表示。
- 迁移学习（Transfer Learning）：在一个任务上训练模型，然后将...
MoE架构全解析
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MoE架构全解析
MoE，全称 Mixture of Experts，即混合专家模型，是一种基于神经网络领域开发的集成学习技术和机器学习方法。它最早于 1991 年被提出，最初应用于计算机视觉领域，目前在自然语言处理、推荐系统等众多领域也备受推崇。
一、MoE模型的核心思想
MoE模型的核心思想是 “人多力量大”，将复杂的任务分解为多个子任务，由不同的专家网络（即小型模型）来处理。这些专家网络通常是特定类型的神经网络，比如全连接层或卷积层。每个专家模型专注于输入数据的不同部分，就如同医院里不同科室的专家，各自擅长处理特定领域的病症。例如： - 在多语言翻译任务中，不同的专家可以专门处理不...
MoE 架构解析-v1
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MoE 架构是什么
MoE，全称 Mixture of Experts，即混合专家模型，是一种基于神经网络领域开发的集成学习技术和机器学习方法。它最早于 1991 年被提出，最初应用于计算机视觉领域，目前在自然语言处理、推荐系统等众多领域也备受推崇。 MoE 模型的核心思想是 “人多力量大”，将复杂的任务分解为多个子任务，由不同的专家网络（即小型模型）来处理。这些专家网络通常是特定类型的神经网络，比如全连接层或卷积层。每个专家模型专注于输入数据的不同部分，就如同医院里不同科室的专家，各自擅长处理特定领域的病症。例如，在多语言翻译任务中，不同的专家可以专门处理不同的语言对；在图像处理任务中...
飞致云-多云管理和DevOps解决方案
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您提供的链接是 Fit2Cloud 的官方网站。Fit2Cloud 是一家提供多云管理和 DevOps 解决方案的公司，帮助企业实现云资源的统一管理、自动化运维和成本优化。
Fit2Cloud 的主要产品和服务包括：
- 多云管理平台：
- 支持主流公有云（如阿里云、腾讯云、AWS、Azure 等）和私有云的统一管理。
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提供资源监控、成本分析、自动化运维等功能。
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DevOps 平台：
- 支持持续集成和持续交付（CI/CD）。
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提供应用发布、配置管理、监控告警等功能。
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云成本优化：
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通过资源使用分析和优化建议，帮助企业降低云资源成本。
-
安全合规：
- 提供云安全检查和合规性审计...
缩放点积
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缩放点积（Scaled Dot Product Attention）是Transformer架构中的一个关键组件，下面从多个方面为你详细介绍它：
1. 基本概念
- 在自然语言处理等领域，当处理序列数据时，需要对不同位置的元素之间的关联关系进行建模。缩放点积注意力机制就是用来衡量输入序列中不同位置的元素相互之间的关联程度有多强，以此确定在生成输出时各个元素应该被关注的程度。
2. 计算过程
- 输入准备：
- 假设有三个输入张量，分别是查询（Query，通常用 (Q) 表示）、键（Key，通常用 (K) 表示）和值（Value，通常用 (V) 表示）。它们的维度一般是 (batch_size ...
后训练
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后训练（Post-training）是指在模型完成初始训练（如预训练或任务特定训练）后，进一步优化或调整模型的过程。后训练的目标通常是提高模型的性能、适应性或效率，使其更好地满足实际应用的需求。后训练技术广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和其他机器学习领域。
以下是后训练的关键技术、方法和应用场景：
1. 后训练的主要目标
- 性能优化：提高模型的准确性、鲁棒性或泛化能力。
- 适应性增强：使模型更好地适应特定任务、领域或环境。
- 效率提升：减少模型的计算资源消耗或存储空间。
- 安全性改进：增强模型的抗攻击能力或隐私保护能力。
2. 后训练的关键技术
（1）微调（Fine-tuning）
-
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预训练
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预训练（Pre-training）是机器学习和深度学习中的一种重要技术，指在大规模数据集上训练模型，使其学习通用的特征或知识，然后将这些知识迁移到特定任务中。预训练可以显著提高模型的性能，尤其是在数据量有限的情况下。
以下是预训练的详细解析及其应用：
1. 预训练的基本概念
- 目标：通过在大规模数据集上训练模型，使其学习通用的特征或表示。
- 迁移学习：将预训练模型的知识迁移到特定任务中，通常通过微调（Fine-tuning）实现。
- 优势：
- 减少对任务特定数据的需求。
- 提高模型的泛化能力。
- 加速模型训练过程。
2. 预训练的常见方法
（1）监督预训练
- 过程：在大规模标注数据集上训练模...