虽然所有的深度学习都是机器学习，但并非所有机器学习都是深度学习。这两种技术都涉及针对测试数据进行训练，以确定哪个模型最适合数据。然而，传统的机器学习方法需要一定程度的人机交互来预处理数据，然后才能应用算法。
机器学习是人工智能的一个子集。其目的是让计算机能够学习，而无需专门编程提供什么输出。机器学习使用的算法帮助计算机学习如何识别事物。这种培训可能很乏味，需要大量的人力。
深度学习算法更进一步，创建了旨在反映我们自己大脑思维过程的分层模型。它使用多层神经网络，不需要预处理输入数据即可生成结果。
阅读全文 → 2022-11-16
机器学习是更广泛的算法类别，能够获取数据集并使用它来识别模式、发现见解和/或做出预测。深度学习是机器学习的一个特定分支，它采用 ML 的功能并超越其功能。
一般来说，在机器学习中，有一些人为的参与，因为工程师能够审查算法的结果并根据其准确性进行调整。深度学习不依赖于这篇评论。相反，深度学习算法使用自己的神经网络来检查其结果的准确性，然后从中学习。
深度学习算法的神经网络是一种分层的算法结构，用于复制人脑的结构。因此，神经网络学会了如何在没有工程师提供反馈的情况下更好地完成一项任务。
神经
阅读全文 → 2022-11-16
确实前期做模型训练，需要耗费比较多的精力在数据集的准备和标注上，但是可以采用数据增强和数据生成的算法解决这个问题。对于新样本，比较先进的方法是采用无监督学习策略。
阅读全文 → 2022-11-15
从两方面来说，在P100、V100这些平台上工作，能保证新平台性能翻了多少倍，实际的性能也是按照比例去提升，所以一方面平台的提升，让大气模型性能得到提升。另一方面反过来，大气模型也有提升的空间，但是欧拉比较准确的，欧拉在往上还有A次方程，准确性越高，复杂度越高，想算的准确率越高，复杂度也会越高，会把性能再拉下来，想要算的更准就要往下拽性能，想要用更好的GPU去提性能，是一个膨胀的过程。目前对咱们国家来说，模式发展是一个很好的契机，我这五六年一直在做模式的研究，以前只能去移植美国的模式，现在已经开始自主研发
阅读全文 → 2022-11-15
首先MIG和vGPU不是一个前后替代的关系，不是说有了MIG之后,vGPU就不用了，它们是一个可以互相结合的技术，换句话就是在A100上面，可以用传统的vGPU技术在一个大的GPU上去创建多个VM实例，也可以用MIG把液冷GPU做切分，到现在为止，每一个MIG上面的深度学习GPU实例上只能创建一个VM。
阅读全文 → 2022-11-15
在使用深度学习GPU检测中主要有两个难点，一个是数据上的难点。工业检测领域一般需要进行缺陷的检测，缺陷数据实际上是我们需要的数据，但是工业系统中因为良品率比较高，所以缺陷数据的样本数量比较少，这对深度学习是一个比较大的挑战。在实际过程中，我们主要解决的方法是通过小样本学习的方案来提升整体的性能。另外一个是工业检测领域本身对于延迟比较敏感，如果方案设计的很复杂，不能够满足系统实时的情况。在这种情况下，我们需要对于模型进一步压缩，同时对于方案进行简化，但是还要保持比较高的精确度。
阅读全文 → 2022-11-15
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