TensorFlow 2 项目实战进阶 扫码试看/订阅 《TensorFlow 2 项目进阶实战》视频课程 快速上手篇：动⼿训练模型和部署服务 • TensorFlow 2 开发环境搭建 • 使用 tf.keras.datasets 加载数据 • 使用 tf.data.Dataset 加载数据 • 使用 tf.keras.Model 管理模型 • Fashion MNIST 数据集介绍

6位密码时代 1/100万 错误概率 95% 通过率 6000万张人脸训练 2016 2017 What’s Next? 2018 自我演化的异构人工智能云 云原生的深度学习数据闭环 自进化深度学习系统 高度定制的 图片、特征仓库 深度学习 应用服务 场景相关业务 数据清洗-查询 深度学习训练平台 模型测试与验证 深度学习算法在产品应用中的挑战 • 深度学习算法也需要“深度”学习业务需求 Heap上 构建百万以上级别的对象缓存，需要 仔细优化 百倍慢于等价的C实现！ 回顾 • 智慧城市中，在智能安防领域机器视觉有着爆发式应用 • 我们使用基于深度学习的机器视觉技术，构建了超大规模的自我演化 的分布式智能系统 • 在构建这个规模的系统中，我们广泛使用了Kubernetes、Go等流行技 术，“那些年踩过的坑”

超大规模深度学习在美团的应用 余建平 美团点评用户平台研究员 自我介绍 自我介绍 2011年硕士毕业于南京大学计算机科学与技术系。毕业后曾在百度凤巢从事机器学习 工程相关的工作，加入美团后，负责超大规模机器学习系统，从无到有搭建起支持千亿 级别规模的深度学习系统，与推荐、搜索、广告业务深度合作，在算法上提供从召回到 排序的全系统优化方案，在工程上提供离线、近线、在线的全流程解决方案。 逻辑阶段抽象，业务根据自身需求选择性实现  数据获取： 根据业务的自身逻辑获取特征原始数据  特征抽取： 将特征数据进行转换，转换成模型所需的格式，比如离散化  模型计算： 传入转换后的特征数据，调用模型计算引擎 在线预估服务 • 特征编码方式  通过明文hash的方式编码  适用于特征的动态增长  不需要预分配，提高处理效率 • 框架与实现分离  提供op形式的特征抽取类  逻辑一致性：在线、近线、离线

直播行业的快速兴起，使得视频中不良信 息含量更加迅猛增长，色情暴力等不雅视 频频繁流出，导致各网络直播平台面临危 机。 Ø 内容监管日趋严格， 2017年上半年，各 大直播行业协会相应成立，行业平台自我 规范的同时，网信办、文化部等国家部门 对于直播行业监管也越发严格，几乎所有 知名的直播平台均被有关部门点名查处过， 特别2017 年月中旬，黄鳝事件引爆网络， 让色情直播再度被推上舆论浪尖。 操作系统 应用场景 add conv w x b 公共计算库 X86 优化 Android 优化 iOS 优化 GPU 优化 内存池 硬件设备 网络模型 • 越来越多的应用场景，云服务，Android，iOS, 闸机嵌入式 • 越来越复杂的限制条件， 内存，功耗，延迟 • 越来越多的数据量，图像从百万到千万，数据从图像到视频 • 越来越复杂的网络结构，从Resnet，Res

训练 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 537 12.7 参数服务器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 540 12.7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 758 16.4 选择服务器和GPU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 758 16.4.1 选择服务器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 767 Bibliography 769 xv xvi 前言 几年前，在大公司和初创公司中，并没有大量的深度学习科学家开发智能产品和服务。我们中年轻人（作者） 进入这个领域时，机器学习并没有在报纸上获得头条新闻。我们的父母根本不知道什么是机器学习，更不用 说为什么我们可能更喜欢机器学习，而不是从事医学或法律职业。机器学习是一门具有前瞻性的学科，在现

jd.com/12954866.html ❑ 联系邮箱(一般问题建议 Github issues 交流)：liangqu.long AT gmail.com ❑ 配套视频课程(收费，提供答疑等全服务，比较适合初学者)： 深度学习与 TensorFlow 入门实战 深度学习与 PyTorch 入门实战 https://study.163.com/course/courseMai n.htm 提取方法通常是与某些具体任务场景强相 关的，一旦场景发生了变动，这些依靠人工设计的特征和先验设定无法自适应新场景，因 此需要重新设计算法模型，模型的通用性不强。 设计一种像人脑一样可以自动学习、自我调整的通用智能机制一直是人类的共同愿 景。从目前来看，深度学习是最接近通用智能的算法之一。在计算机视觉领域，过去需要 针对具体的任务设计特征、添加先验假设的做法，已经被深度学习算法彻底抛弃了，目前 亿个，甚至发布之初一度以技术安全考 虑为由拒绝开源 GPT-2 模型。 聊天机器人(Chatbot) 聊天机器人也是自然语言处理的一项主流任务，机器自动学习与 人类对话，对于人类的简单诉求提供满意的自动回复，提高客户的服务效率和服务质量 等。常应用在咨询系统、娱乐系统、智能家居等中。 预览版202112 第 1 章 人工智能绪论 12 1.4.3 强化学习 虚拟游戏 相对于真实环境，虚拟游戏

深度学习下的图像视频处理技术 沈小勇 优图X-Lab视觉AI负责人 专家研究员 自我介绍 自我介绍 2006.9 – 2012.7 浙江大学数学系本科硕士 2012.8 – 2016.6 香港中文大学博士 2016.6 – 2017.5 香港中文大学 Research Fellow 2017.5 – 现在 腾讯优图X-Lab 视觉AI负责人，专家研究员 个人主页：http://xiaoyongshen

》论文 ◼ 基础模型（Foundation Model）在广泛的应用中整合构建机器学习系统的方法，它为许多任务提供了强大的杠杆作用 ✓ 基础模型是在深度神经网络和自我监督学习的基础上演化而来。基础模型基于广泛数据（通常使用大规模自我监督）训练的任何模型，可以适 应（例如微调）广泛的下游任务，目前例子包括BERT（ Devlin et al.）、GPT-3（Brown et al. 2020）和CLIP（Radford

COPYRIGHTS RESERVED 2 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 2 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 3 自我介绍 周玉驰  硕士毕业于中科院  先后就职于华为，百度和医渡云  目前就职于贝壳找房  主要负责两个方向  房源策略算法  房客人关系图谱 扫一扫二维码图案，加我微信

深度化：深度学习 • 平台化：机器学习平台 2 推荐 • 实时化 • 特征实时化：更及时反馈用户行为，更细粒度刻画用户 • 模型实时化：根据线上样本实时训练模型，及时地反映对象的线上变化 模型推理 预测服务 实时特征 实时数据 3 在线机器学习 实时样本 实时模型训练 实时更新参数 Task 训练预处理 Node 实时样本拼接 Node 在线模型训练 Node 离线样本拼接 Node Serving PS Traing PS Traing Model System Predict Score Sample Data worker worker worker 3 在线机器学习-参数服务器 serving serving serving server server server server server worker worker worker PSscheduler HA Fault tolerance checkpoint Local HDFS Param Server System Model Serving System 3 在线机器学习-参数服务器 • 参数规模 • 支持百亿特征维度，千亿参数 • 模型版本 • 多模型多版本：多组实验并行执行，提高实验迭代效率 • 在线版本切换：基于ZK的版本感知机制，动态进行版本切换，实现BAS