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转向边缘计算? 考虑一下

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 数据为王,特别是在当前数据驱动业务的时代,数据思维和分析能力是决定未来成功的重要因素。随着大量数据的挖掘和货币化,越来越多的公司开始认识到边缘计算的竞争优势,这也可以启动成为自主数字企业的旅程。也就是说,根据Volterra和PropellerInsights最近的调查,各种安全和基础设施挑战可能会阻止一些IT专业人员采取行动。 边缘计算等分布式模型一直很有吸引力,因为它们能够最大程度地减少大数据的网络延迟问题,并使基本功能更接近技术消费者。现在,随着新的计算和应用架构以及如此众多的新数据源网络连接和物联网(IoT)设备、社交媒体、客户参与系统、事务系统和记录系统,它们变得更加具有吸引力,这大大扩展了数据量并改变了收集到的数据的性质。边缘计算也有助于解决网络容量和性能优化的传统问题,并解决了诸如所有数据源(遥测、视频、移动等)的本地化预处理等新领域。 因此,54%的受访IT领导者表示,对于需要控制和分析本地使用案例的数据,并避免将边缘数据发送到基于公共云的应用程序时可能出现的延迟的运营商...

元学习Meta-Learning—授人以鱼不如授人以渔

目录 背景 Meta-Learning的数据划分 MAML算法 MAML的思考 参考 背景 我们知道现在深度学习在使用大型数据集掌握一项任务(检测,分类等)方面取得了巨大的成功,但这并不是真正我们追求的“人工智能”。具体来说,我们可能训练了一个能做物理题很高分的学生,但是他也只能做物理题而已,面对数学题他只能吞下零分的命运;其次,在面对新的任务(数学题)的时候,我们的学生仍然需要大量的数据(数学题)进行训练,而在学习物理的时候积累下的学习方法(先验知识)却基本帮不上忙。 以上的问题可以抽象为一个具体的问题:现在的深度学习往往只是在学习某一类特定的任务,而不是在学习自身“学习”的能力,这也是Meta-Learning的定义:学习如何学习的能力,而不是学习具体的某一个任务。假如我们的算法学会了怎么学习,当面对一个新的任务的时候,有了学习能力(先验知识)就可以只用少量的数据进行快速的学习,而这种学习如何学习的方式才是真正的“人工智能”。 Meta-Learning 的算法有很多,有些算法可以针对不同的训练任务,输出不同的神经网络结构和超参数,例如现在很火的 Neural Architectu...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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