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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>人工智能技術架構方案的可行性詳細介紹

      人工智能技術架構方案的可行性詳細介紹

      2020-06-16 | doc | 0.10 MB | 次下載 | 6積分

      資料介紹

      　　人工智能這幾年發(fā)展的如火如荼，不僅在計算機視覺和自然語言處理領域發(fā)生了翻天覆地的變革，在其他領域也掀起了技術革新的浪潮。無論是在新業(yè)務上的嘗試，還是對舊有業(yè)務對改造升級，AI這個奔涌了60多年的“后浪”，正潛移默化的影響著我們傳統(tǒng)的技術架構觀念。

      　　AI架構（尤其是以機器學習和深度學習為代表的架構方案）已經(jīng)成為我們技術架構選型中的一個新的選項。

      　　你是否需要AI架構的解決方案？AI架構選型的主要依據(jù)是什么？這是我們今天主要討論的問題。

      　　我們先來看一個典型的AI架構：

      　　1、首先需要采集訓練模型所需要的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)有可能來自業(yè)務系統(tǒng)本身，如CTR預估任務中的用戶點擊數(shù)據(jù)、用戶下單數(shù)據(jù)等；也有可能來系統(tǒng)外部，公開購買或自主爬取，如圖片分類任務中的圖片、NLP任務中的語料等。

      　　2、這些數(shù)據(jù)被收集起來后，經(jīng)過清洗、加工，被存儲起來，因為畢竟不是只用一次。一般是存儲在分布式存儲設備（如HDFS）或云端，多數(shù)公司還會建立自己的數(shù)據(jù)平臺，保存在數(shù)據(jù)倉庫中，長期積累下來。

      AI 機器學習 深度學習
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