使用图像度量学习算法进行模型训练
如果您的业务场景涉及度量学习，则可以通过图像度量学习训练（raw）组件构建度量学习模型，从而进行模型推理。本文为您介绍图像度量学习训练（raw）组件的配置方法和使用示例。
《中国人工智能学会通讯》——11.30 深度迁移学习
11.30 深度迁移学习 随着互联网技术在各个领域的广泛应用，特别是社会网络，以及移动计算的崛起，文本、图像、视频等非结构化数据呈现出指数式增长，迫切需要有效的数据分析方法和高效的数据处理算法。机器学习作为大数据智能化分析的主要技术基石，在理论和实践两方面都取得了飞速进展，特别是在深度学习[1]上取得了革命性突破。 虽然人们已经能够通过信息系统、社会媒体、移动计算、工业互联网等渠道收集到大规模、....
中国人工智能学会通讯——深度学习的迁移模型 四、迁移学习应用案例
四、迁移学习应用案例 下面说一下我和我的学生一起做的迁移学习的工作，尤其是跟深度学习结合。 一个叫戴文渊的学生，在第四范式这个公司做的工作就很有意义，他们为银行做一个大额产品的营销，比如说车贷，比较贵的车贷的样本非常少，少于100个，这么少的数据是没办法建模型的，怎么办？去借助小微贷款的数据，比如说上亿客户的交流，然后发现两个领域，一个是小微贷款，一个是大额贷款，它们之间的共性，把这个模型迁移过....
中国人工智能学会通讯——深度学习的迁移模型 一、迁移学习的三大优点
一、迁移学习的三大优点 为什么我们做迁移学习？我总结了三条原因。 ●小数据。我们生活当中大量遇见的是小数据而不是大数据，当数据很稀疏，看到不同的类别我们还是能在当中做出很靠谱的模型。这并不是空穴来风，而是之前我们有过很多大数据的经验可以去借鉴，站在大数据的巨人肩膀上，所以人工智能大量的应用，迁移学习这种模式是必不可少的。 ●可靠性。 即使我们有一个大数据模型，我们也很关心它的可靠性。把一个模型迁....
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