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AI领域无监督学习有哪些难点？
人工智能
因为有监督学习从数据清洗、特征工程、算法设计、模型训练与优化，到之后的实施、部署阶段，人力和时间成本很高，给 AI 的普及带来了不小麻烦。所以想问下目前AI领域无监督学习有哪些难点？
浏览 2407提问于2018-05-31
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这是我第一次部署模型。我使用tensorflow，keras，Xception创建了一个cnn模型，保存的模型大约是80MB。当我从一个函数中加载它并进行预测时，大约需要4-5秒。是否必须为每个预测加载模型？
浏览 15修改于2021-03-01得票数 0
我的最终目标是使用TensorRT来优化我的模型以进行部署。我正在tensorflow中做实验。但是TensorRT需要caffemodel格式的输入模型。
浏览 3修改于2017-08-11得票数 0
我有N (~50)个不同语言的情感模型，这些模型都是在HggingFace的变压器模型上精调的。每个型号的大小约为2-3 GB .现在，我如何在像GCP这样的云平台中将所有这些情感模型部署为一个可伸缩的服务，从而优化账单，最大限度地提高服务性能(低推理时间或延迟)。目前，我们正在将每个模型部署为一个单独的服务。对于每个模型，我们遵循以下步骤。
使用Flask开发服务:我们为我们的服务编写代码，包括处理请求的路由和逻辑。创建一个GKE<
浏览 0提问于2023-01-17得票数 1
我在Keras用Dropout训练了一个密集的、完全连接的神经网络，现在我想用TFlite来部署它。为了对模型中的行为进行抽样，我们在预测时间内保持丢失(我们使用该模型来优化一个上下文多武装匪徒)：，我的问题是:在tflite模型中，是否也有一个保持辍学的方法？这样，我们也可以从已部署的模型中对操作进行示例。
浏览 3提问于2021-10-05得票数 0
我有一个带有内部桌面客户端应用程序和服务器端客户端API服务的项目，可以与关系数据库对话。我似乎有两个选择：
客户端API在更改和部署方面耦合到客户端应用程序。2)使DTO“通用”，使其与域<
浏览 0提问于2015-11-03得票数 2
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有许多方法可以保存模型及其权重。当我们可以阅读和比较它们的属性的方法如此之多，而不是任何来源时，这是令人困惑的。我知道的一些格式是：
与scikit学习不同，Keras不建议您使用泡菜保存模型。相反，模型被保存为HDF5文件。HDF5文件包含所需的一切，您不仅需要加载模型来进行预测(即架构和
浏览 0修改于2020-04-09得票数 7
我想将TensorFlow 2模型导出(优化)到OpenVino。
我找到的唯一文档是关于Tensorflow 1的。当按照说明操作时，OpenVino模型优化无法与tf2模型一起工作。
浏览 0提问于2019-11-11得票数 0
我正在做一些辅助项目，涉及到将ML模型部署到边缘。其中一个是照片编辑应用程序，其中包括用于面部识别、物体检测、分类和风格转移的CNN应用程序。一旦我有了一个准确的训练有素的模型，它在我正在测试的一个或多个移动设备(通常是低端的Android)上会变得非常慢。我读到有一些优化可以提高模型的速度，但我不知道怎么做。有没有一个标准的工具来优化移动/边缘的模型？
浏览 3提问于2019-05-17得票数 0
我希望部署一个预先训练的模型，用于实时行人和/或车辆检测，使用AWS的Sagemaker工作流，我特别希望使用Sagemaker编译模型并将其部署到边缘。我想使用OpenVino从他们的模型动物园预先构建的模型之一，但是当我下载模型时，它已经是他们自己的优化器的中间表示格式(IR)了。是否有一种方法可以得到一个OpenVino预训练的模型，而不是IR格式，以便我可以使用它在萨吉克？或者任何可能的方法来封装OpenVino<e
浏览 3提问于2021-09-16得票数 0
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我的问题是，如果他已经使用了LSE算法，我是否可以尝试改进他的方法，使用任何优化算法(例如PSO或GA )来寻找更好的系数值？
浏览 1修改于2018-07-28得票数 3
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我的任务是优化网站上的搜索。搜索应该是图片和文本文本查询。我已经开发、训练、测试和选择了一个机器学习模型，该模型将图像和文本转换为一个特征向量(Python，基于OpenAI剪辑)。该模型将首先用于确定所有现有图像和文本的特征向量，然后在添加新内容或更改现有内容时使用。
有很多现有的内容(大约数以千万计的图片和文本在一起)。每天大约有100到500条内容被添加和修改.我对AWS没有做太多的工作，但是在这种情况下，模型需要以某种方式部署到AWS中。当然，我有模型和整个项目
浏览 5提问于2022-11-14得票数 0
与keras (h5)模型相比，Tensorflow的预测速度非常慢。这种行为在Colab和Windows 10系统上是相似的。我将标准的VGG16模型转换为有优化也有无优化(converter.optimizations = tf.lite.Optimize.DEFAULT)
具有优化(135 39
浏览 0提问于2021-04-01得票数 0
我正在为我的Lift web应用程序寻找容器，部署在OpenShift上，我找到了Escalante。在站点上，它是，它“优化部署的大小和运行时的内存消耗”。与Jetty相比，内存使用情况如何？
浏览 2提问于2013-09-09得票数 0
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我有一个经过训练的模型，需要检查其中的变量。/Adam:0'的事情与训练(优化)过程有关，但是，不确定...
所以..。两者之间的区别是什么?哪一个实际用于评估、测试、部署等？
浏览 22修改于2018-08-02得票数 0
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每当我试图在不同的优化器的帮助下解决我的glmer模型中的收敛问题时，我都会使用新的优化器重复整个模型优化过程。也就是说，我使用新的优化器重新运行到目前为止我计算过的所有模型，并再次与anova ()进行比较。我这样做是因为据我所知，不同的优化器可能会导致同一模型和同一模型的AICs和log-lik比率的差异，从而使使用不同优化器的两个模型之间的比较成为问题。比较
浏览 44提问于2020-08-18得票数 1
我有一个关于保存和部署带有端点的优化StableDiffusion模型的问题。我对数据科学和ML方面很满意，但不太了解用于生产的模型的部署方式。The problem：我不知道如何从Colab中拯救经过训练的模型。我也不知道如何访问模型，无论我选择在哪里托管它。
工作到目前为止，：。然而，在文档中有很多假设的知识，而且很难遵循。
浏览 9提问于2022-11-30得票数 0
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域驱动设计鼓励您使用丰富的域模型。这意味着所有域逻辑都位于域模型中，并且域模型是最高的。持久性成为外部关注的问题，因为领域模型本身对持久性一无所知(例如数据库)。我已经在一个中等规模的单人项目(>100 k的Java行)上使用了这一点，并且我发现了许多优点，主要是与面向数据库的方法相比，它提供了灵活性和可重构性。但是，我经常会遇到这样的问题:我发现很难将富域逻辑与有SQL数据库支持应用程序这一事实相协调。通常，这会导致典型的"1+N查询问题“，即获取N个对象，然后对每个再
浏览 5提问于2008-12-18得票数 12
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