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電子發燒友網>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

  人工智能這幾年發展的如火如荼,不僅在計算機視覺和自然語言處理領域發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。無論是在新業務上的嘗試,還是對舊有業務對改造升級,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的技術架構觀念。

  AI架構(尤其是以機器學習深度學習為代表的架構方案)已經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據,這些數據有可能來自業務系統本身,如CTR預估任務中的用戶點擊數據、用戶下單數據等;也有可能來系統外部,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、這些數據被收集起來后,經過清洗、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,多數公司還會建立自己的數據平臺,保存在數據倉庫中,長期積累下來。

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