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深度学习本身就是机器学习的子类,所以最近深度学习的火意味着工业界机器学习模型的应用只会更多,这种新闻在知乎微信之类的地方都有很多啊。SVM应用还是很广泛,因为不是所有情况都需要用deeplearning,也...
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楼下付鹏同学的答案比我光讲个段子好多了,请移步人工智能在工业界用到的模型都是最前沿的吗?举个例子吧,我在2009年刚上班的时候,bing的核心排序模型就已经上神经网络了。结果干了几年,这东西换成了g...
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工业界用的模型不一定是最前沿的。之所以有时用的不是最前沿的模型,最主要的原因就是工业界相对于学术界更求「稳」,一个最前沿的模型,在没有经过广泛的实验验证表明它比原来的模型更好之前,工业界...
也不能一概而论。有的模型和技术出来第二天,工业界就迫不及待地拿来用了。典型例子的有:seq2seq模型在nmt领域wide&deep在推荐系统领域word2vec/elmo/bert在词向量领域dropout/batchnorm这种简单又有效的trick在...
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恰好上周和一个做人工智能垂直应用创业的朋友谈过计算模型,做工业视觉检测的,在融B轮。归纳起来最重要的是三个方面:模型效果要过得去,模型大小要过的去,模型对硬件的要求要过得去。有一样过不去,就...
不是的。由于工作的原因,课题组和工业界有不少联系。至少从我们接触到情况来看,工业界非常看重模型的实用性和稳定性,至于是不是最前沿的根本不关心。以目标跟踪算法为例,有些算法很前沿,然而跟踪速...
很多大佬都说了很多了,我只想谈一点,模型容量。很多模型,论文里效果非常不错,下图所示为一系列短文本语义相似度模型:短文本相似度模型单看这张表,你觉得DSSM和CDSSM这两个模型垫底;MatchPyramid和DRMM_TKS是...
看成本和好处。首先最前沿这个说法就值得商榷。学术界最前沿,我理解的大概是把benchmark刷到最高的模型,在内部的数据集上不一定有最好的效果。接着,就算是效果更好,如果速度慢了10倍,或者内存占用多了...
不一定是。工业界包括但不限与汽车、化工、医疗器械等等业界。部分业界的部分应用需要用到前沿模型,追求稳定、量产、可解释的应用则会选择更可靠,更可以解释的模型。以下为我司数据科学家的看法:...
我来回答一下cv方向的应用吧。在下目前研三,回答的内容是基于暑期实习与现在远程实习所接触的东西,对工业界接触得还不是很透彻,回答也不过是自己的一点体会吧。方向呢主要有语义分割,轻量级网络以...
1、方法一:加热在市面上大家会看到2040左右价格的工业油泥,其“工业油泥”大多是精雕油泥捏成的,为什么这么说呢?用加热的方法试一下就知道了,工业油泥在使用前一般都需要用到油泥专用加热器进行加热...
我对去手板厂当学徒这种建议是不完全认同的,工业设计自己学习制作模型是用来做什么自己要清楚,是用于观察产品细节比例,还是还原概念场景,还是简单测试设计原型?手板厂的工作是机械化的还原你的设计...