<正>我给大家带来的分享是关于我们发起的开源项目如何加速模型推理、助力AI落地的。在机器学习应用落地的过程中,主要分为两个阶段,第一,数据处理阶段,包括数据采集、数据预处理和数据存储等。经历过这个阶段之后,就得到了我们所要训练的样本,有了样本,就能进行最重要的机器学习训练。这个过程中有很多工作要做,包括采样、特征提取、模型优化、模型评估以及在评估的基础上的调优工作,才会得到准确率比较高的深度学习或者机器学习模型。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
