Search Results OPT

Ensamble Apilado para Modelado Predictivo Avanzado con H2O.ai y Optuna

Todos sabemos que los modelos de conjunto superan a cualquier modelo singular en el modelado predictivo. Probablemente hayas escuchado todo sobre Bagging y Boosting…

Estrategia de co-optimización SW/HW para Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)

Modelos de lenguaje avanzados (MLA) líderes como ChatGPT, Llama, etc., están revolucionando la industria tecnológica e impactando la vida de todos. Sin embargo, su…

Investigadores de UC Berkeley presentan LLMCompiler Un compilador de LLM que optimiza el rendimiento de la llamada de funciones paralelas de LLMs

Las tareas de llamadas multifunción pueden ser lentas e inexactas cuando se utilizan LLM. Para abordar este problema, un equipo de investigadores de UC…

Optimización de la simulación Ayudando a mi amigo a modelar y optimizar el servicio de atención al cliente de su empresa.

Comenzó como una solicitud bastante simple. Mi amigo, que ayuda a dirigir y operar un centro de soporte, estaba teniendo algunos problemas. En cualquier…

Investigadores de CMU descubren ideas clave sobre el comportamiento de las redes neuronales la interacción entre datos de distribución pesada y la profundidad de la red en la formación de la dinámica de optimización

Hay una lista en constante crecimiento de propiedades intrigantes de la optimización de redes neuronales (NN) que no son explicadas fácilmente por herramientas clásicas…

Introducción a la Optimización Matemática en Python

Los científicos de datos abordan una amplia gama de problemas de la vida real utilizando datos y diversas técnicas. La optimización matemática, una técnica…

Optimización por Enjambre de Partículas Procedimiento de Búsqueda Visualizado

Buscar de manera eficiente una solución óptima para un problema de alta dimensionalidad. Matemáticas convertidas en código, con visualización de las soluciones en cada…

5 Técnicas de Optimización de Código Para Acelerar tus Programas

Hazlo funcionar primero, luego hazlo rápido. Este es un principio común al que muchos programadores profesionales se adhieren. Al principio, puedes escribir tu código…

Algoritmos de optimización Redes neuronales 101

En mi último artículo, discutimos cómo puedes mejorar el rendimiento de las redes neuronales a través de la ajuste de hiperparámetros Esto es un…

Zephyr-7B LLM Hiper-optimizado de HuggingFace construido sobre Mistral 7B

Echa un vistazo detallado a Zephyr-7B, un innovador modelo de lenguaje amplio. Descubre cómo aprovecha la destilación de conocimiento para establecer nuevos estándares en…

Inmersión profunda en Amazon EC2 Optimización de cargas de trabajo con información sobre hardware

Elegir el hardware subyacente adecuado para las necesidades de su aplicación mejora la eficiencia de los recursos en la nube. Este artículo explica cómo…

Cómo Amazon Music utiliza SageMaker con NVIDIA para optimizar el rendimiento y el costo del entrenamiento y la inferencia de machine learning.

En el dinámico mundo de la transmisión en Amazon Music, cada búsqueda de una canción, podcast o lista de reproducción guarda una historia, un…

Investigadores de la Universidad de Stanford presentan FlashFFTConv un nuevo sistema de inteligencia artificial para optimizar convoluciones FFT en secuencias largas.

Razonar eficientemente a lo largo de secuencias extendidas es una dificultad importante en el aprendizaje automático. Recientemente, las convoluciones han surgido como un primitivo…

Optimizando el análisis de datos Integrando GitHub Copilot en Databricks

La integración de herramientas de programación en pareja impulsadas por IA para análisis de datos en Databricks optimiza y agiliza el proceso de desarrollo,…

Data Science

Explora técnicas avanzadas para la optimización de hiperparámetros con Amazon SageMaker Automatic Model Tuning

Crear soluciones de aprendizaje automático (ML) de alto rendimiento se basa en explorar y optimizar los parámetros de entrenamiento, también conocidos como hiperparámetros. Los…

Clústeres de precisión simplificados Guía de kscorer para la selección automática óptima de clústeres K-means

kscorer optimiza el proceso de agrupamiento y proporciona un enfoque práctico para el análisis de datos mediante puntuación avanzada y paralelización

Algoritmo Genético Encontrando el Horario Óptimo de Entrega de Correos Electrónicos para Maximizar el Compromiso

Una de las preguntas más comunes que enfrentan los especialistas en marketing por correo electrónico es cuándo enviar sus correos electrónicos para maximizar sus…

IA en DevOps Optimizando el despliegue y las operaciones de software

Como una máquina bien lubricada, tu organización está al borde de una importante implementación de software. Has invertido fuertemente en soluciones de inteligencia artificial…

Dominando la Optimización y Despliegue de IA con la herramienta OpenVINO de Intel

Introducción Hablamos sobre la IA casi a diario debido a su creciente impacto en la sustitución del trabajo manual humano. La construcción de software…

Optimizando los costos computacionales con AutoMix Un enfoque estratégico de IA para aprovechar modelos de lenguaje grandes desde la nube

AutoMix es un enfoque innovador que optimiza la asignación de consultas a modelos de lenguaje de mayor tamaño (LLM) evaluando la corrección aproximada de…

Este documento de IA revela los secretos para optimizar los modelos de lenguaje grandes equilibrar las recompensas y prevenir la sobreoptimización

Un equipo de investigadores de UC Berkeley, UCL, CMU y Google Deepmind aborda el desafío de optimizar grandes modelos de lenguaje utilizando modelos de…

¿Cómo optimizar los ingresos utilizando la fijación dinámica de precios?

Introducción Los precios de Uber/Ola durante las horas pico son más altos que las tarifas regulares. En IRCTC, los precios de Rajdhani aumentan a…

Descenso del Gradiente La Guía del Excursionista de Montaña para la Optimización con Matemáticas

El descenso de gradiente es una técnica de optimización utilizada para minimizar errores en modelos de aprendizaje automático. Ajustando iterativamente los parámetros en la…

Machine Learning

El Mejor Algoritmo de Optimización para tu Red Neuronal

Desarrollar cualquier modelo de aprendizaje automático implica un proceso experimental riguroso que sigue el ciclo idea-experimento-evaluación. El ciclo mencionado se repite múltiples veces hasta…

Optimización Interpretación Geométrica del Método de Newton-Raphson

La descenso por gradiente se considera ampliamente como una de las técnicas fundamentales de optimización numérica, y el método de Newton-Raphson se destaca como…

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