Von Shahar Belkin, Chief Evangelist in Zutacore Die von AI und HPC benötigte Berechnung beträgt und treibt einen globalen Übergang von 10 bis 15 Megawatt-Rechenzentren auf 50-100 Megawatt- und sogar…
ist der Prozess der Auswahl einer optimalen Untergruppe von Funktionen aus einem bestimmten Merkmalssatz; Eine optimale Merkmalsuntergruppe ist diejenige, die die Leistung des Modells für die angegebene Aufgabe maximiert. Die…
In einer zweiteiligen Serie MIT-Nachrichten untersucht die Umweltauswirkungen generativer KI. In diesem Artikel untersuchen wir, warum diese Technologie so ressourcenintensiv ist. In einem zweiten Teil wird untersucht, was Experten tun,…
Ein beliebtes Spielzeug in einer schönen neuen Welt 35 Min. Lektüre · Vor 17 Stunden „Mosaic Area“ von Daniel Warfield unter Verwendung von Midjourney, Matplotlib und Affinity Design 2. Alle…
MODELLBEWERTUNG & OPTIMIERUNG Wenn alle Modelle eine ähnliche Genauigkeit haben, was nun? Sie haben mehrere Klassifizierungsmodelle trainiert, und alle scheinen mit hohen Genauigkeitswerten eine gute Leistung zu erbringen. Glückwunsch! Aber…
LLMOps Beschleunigen Sie Ihre LLM-Schlussfolgerung Die Transformer-Architektur ist wohl eine der wirkungsvollsten Innovationen im modernen Deep Studying. Vorgeschlagen im berühmten Papier aus dem Jahr 2017 „Aufmerksamkeit ist alles, was Sie…
6.1 – Übersicht über den Rolling Buffer KV Cache In Abschnitt 4.4 haben wir die inkrementelle Inferenz als Optimierungstechnik besprochen, die einen Commonplace-KV-Cache nutzt. Dies funktioniert, indem die Abfrage-, Schlüssel-…
Eine umfassende Anleitung zum ML-Lebenszyklus, Schritt für Schritt mit Beispielen in Python Der Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Bild vom Autor Wenn Sie schon länger im Bereich der Datenwissenschaft tätig sind,…
DATENVORVERARBEITUNG Künstliches Generieren und Löschen von Daten zum Wohle der Allgemeinheit ⛳️ Extra DATA PREPROCESSING, defined: · Lacking Worth Imputation · Categorical Encoding · Information Scaling · Discretization ▶ Oversampling…
KLASSIFIZIERUNGSALGORITHMUS Glockenförmige Annahmen für bessere Vorhersagen Bernoulli NB geht von Binärdaten aus, Multinomial NB arbeitet mit diskreten Zählungen und Gaußian NB verarbeitet kontinuierliche Daten unter der Annahme einer Normalverteilung. Aufbauend…
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