【中級人工智能訓(xùn)練師證書好考嗎】考試結(jié)束后,等待結(jié)果公布。合格者將被授予人工智能訓(xùn)練師證書。無需年審,終身有效,一證一碼。人工智能訓(xùn)練師證書的考試比較容易通過?？荚嚥皇呛茈y,科目也很少。

人工智能訓(xùn)練的方式

Semi-supervised學(xué)習(xí)

其含義是部分?jǐn)?shù)據(jù)通過監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練,其余數(shù)據(jù)通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練。這樣,它既考慮了監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn),也考慮了非監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)。

具體過程如下:首先,標(biāo)記一小部分?jǐn)?shù)據(jù),讓機(jī)器進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)。一旦學(xué)習(xí)到一定程度,讓機(jī)器繼續(xù)學(xué)習(xí)剩余的未標(biāo)記數(shù)據(jù)。

假設(shè)一共有10000張小貓的照片。首先,給1000張照片貼上標(biāo)簽,讓機(jī)器從中學(xué)習(xí)。然后,留下剩下的9000個(gè)未標(biāo)記的,讓機(jī)器直接學(xué)習(xí)。

這種學(xué)習(xí)效果也是非常好的。雖然不如完全監(jiān)督學(xué)習(xí),但訓(xùn)練效果肯定比完全無監(jiān)督學(xué)習(xí)好。

人工智能訓(xùn)練的計(jì)算方法

數(shù)據(jù)并行性:每個(gè)GPU都有一個(gè)模型的完整副本。訓(xùn)練數(shù)據(jù)被分割成不同的部分,在不同的gpu上并行地同時(shí)訓(xùn)練。

流水線并行:將模型的不同層放在不同的gpu上進(jìn)行并行訓(xùn)練。

張量并行:將一層的大張量分布到多個(gè)gpu上進(jìn)行并行訓(xùn)練,包括行并行和列并行。

混合3D并行:將數(shù)據(jù)并行、管道并行和張量并行結(jié)合使用。

人工智能訓(xùn)練的參數(shù)優(yōu)化

?貝葉斯優(yōu)化:使用Optuna庫在學(xué)習(xí)率,批處理大小和層數(shù)的對數(shù)空間中搜索*組合。

?提前停止策略:連續(xù)5個(gè)epoch驗(yàn)證集損失不減少時(shí)終止訓(xùn)練,防止過擬合。

?預(yù)熱機(jī)制:%的訓(xùn)練步驟線性增加學(xué)習(xí)率,以避免初始振蕩。

人工智能訓(xùn)練的工作內(nèi)容

數(shù)據(jù)處理與標(biāo)注

根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景,對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、清理和標(biāo)記,為后續(xù)的模型訓(xùn)練提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)支持。

模型培訓(xùn)和測試

根據(jù)業(yè)務(wù)需求,選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建相應(yīng)的模型,并進(jìn)行模型訓(xùn)練和測試,優(yōu)化算法的性能。

算法調(diào)優(yōu)

對模型進(jìn)行分析評估,對算法參數(shù)進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化,提高模型的精度和穩(wěn)定性。

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