資料介紹
人工智能這幾年發(fā)展的如火如荼,不僅在計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理領(lǐng)域發(fā)生了翻天覆地的變革,在其他領(lǐng)域也掀起了技術(shù)革新的浪潮。無論是在新業(yè)務(wù)上的嘗試,還是對舊有業(yè)務(wù)對改造升級,AI這個(gè)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(shù)架構(gòu)觀念。
AI架構(gòu)(尤其是以機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)為代表的架構(gòu)方案)已經(jīng)成為我們技術(shù)架構(gòu)選型中的一個(gè)新的選項(xiàng)。
你是否需要AI架構(gòu)的解決方案?AI架構(gòu)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(gè)典型的AI架構(gòu):
1、首先需要采集訓(xùn)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(wù)系統(tǒng)本身,如CTR預(yù)估任務(wù)中的用戶點(diǎn)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(wù)中的圖片、NLP任務(wù)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(chǔ)起來,因?yàn)楫吘共皇侵挥靡淮?。一般是存?chǔ)在分布式存儲(chǔ)設(shè)備(如HDFS)或云端,多數(shù)公司還會(huì)建立自己的數(shù)據(jù)平臺(tái),保存在數(shù)據(jù)倉庫中,長期積累下來。
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