首页 > 其他分享 >SciTech-BigDataAIML-LLM-Transformer Series-统计模型和大量数据 + MI移动互联+IoT万物互联-Economics经济-Politics政策

SciTech-BigDataAIML-LLM-Transformer Series-统计模型和大量数据 + MI移动互联+IoT万物互联-Economics经济-Politics政策

时间:2024-08-15 15:37:52浏览次数:12  
标签:互联 Transformer IoT 模型 Economics MI 大量 数据 统计

词汇

MI(Mobile Internet): 移动互联网
IoT(Internet of Things): 万物互联网
WE(Word Embedding): 词嵌入
PE(Positional Encoding): 位置编码

统计模型和大数据的保障和源头是"MI"和"IoT"。

1 真正"改革生产生活习惯" 的是 "国家政策"与"政府"。

新经济的产生是以“改革生产生活习惯”为前提.
生产生活的习惯改变:
行政办公、经商、工作和生活 都必须用到智能设备、智能信息系统。

  • 国家教育和培训为整个行业提供充分的人力资源:
    开设新课程, 并且教育和培训出大量的AI人工智能、ML机器学习、DA数据分析、SW软件与HW硬件人才;
  • 国家政策的产业引导朝"智能化、信息化、自动化"升级换代
    即新经济的一个大方向.
  • 产业和民间资本的投融资促进自然经济的蓬勃发展。

2 人人都使用移动智能终端和智能信息系统

  • 大量的真实有效数据,是统计模型的必要条件。
    而大多数人的生活, 都在使用这些智能设备(智能手机、平板、电脑和其他设备).
  • 使得每个人都产生“大量的数据”, 为整个行业提供“实际数据";
    日夜产生源源不断的真实数据。

统计概率模型的预训练大量数据的本质:

  • 有“预训练”和“预测应用”两个阶段;
    预测应用阶段的“规律与可信可靠度”, 由“预训练阶段的大量数据”与“模型本身”决定。
  • “预训练的'大量数据'”是“上确界”:
    统计概率模型(包括transformer), 预测时“用到的规律”,
    都是由“模型”总结“训练时大量数据”得到的统计规律。
  • “模型本身”的选择设计(统计分析)与“实现”也非常重要
    • 首先"模型本身"要有"够多参数与够高精度"(NN"深度神经网络"要有足够的"深度")
      学习“大量数据的规律”才能保障“任何模型”的有效性。
    • 模型本身选取的“统计方法”和“实现”是研究人员决定
      例如, 常用的Linear Regression模型, CNN卷积模型于图像处理,LSTM/Transformer于NLP, ...

标签:互联,Transformer,IoT,模型,Economics,MI,大量,数据,统计
From: https://www.cnblogs.com/abaelhe/p/18361090

相关文章

  • SciTech-BigDataAIML-LLM-Transformer Series-Positional Encoding: 位置编码: 统计模
    词汇WE(WordEmbedding):词嵌入PE(PositionalEncoding):位置编码统计模型和大数据的本源是由"MI(移动互联网)"和"IoT(万物互联)"决定的1真正改驱“改革生产生活习惯”的是“国家政策”与“政府”。新经济的产生是以“改革生产生活习惯”为前提.生产生活的习惯改变:行政......
  • 最全Java面试题,共20万字,涵盖多家一线互联网公司面试真题,新鲜出炉!
    大家好,我是小林。我已经累计发布了100+多篇互联网中大后端开发的面经,涵盖腾讯、字节、阿里、美团、京东、快手、百度、滴滴、米哈游等互联网公司,也涵盖部分中小厂、银行、国企的面经。所有的面经都来自于同学们真实面试题库,并且我针对每一篇面经都做了解析。 我想着,既然......
  • 第六章 网络互连与互联网(三)
    三、IP协议Internet是今天使用最广泛的网络。因特网中的主要协议是TCP和IP,所以Internet协议也叫TCP/IP协议簇。这些协议可划分为4个层次,它们与OSI/RM的对应关系如表所示。由于ARPAnet的设计者注重的是网络互连,允许通信子网采用已有的或将来的各种协议,所......
  • 基于Transformer的锂电池剩余寿命预测 [电池容量提取+锂电池寿命预测] Matlab代码
    基于Transformer的锂电池剩余寿命预测[电池容量提取+锂电池寿命预测]Matlab代码 无需更改代码,双击main直接运行!!!1、内含“电池容量提取”和“锂电池寿命预测”两个部分完整代码和NASA的电池数据2、提取NASA数据集的电池容量,此处以以历史容量作为输入,采用迭代预测的方法对......
  • Transformer模型在自然语言处理中有哪些具体的应用场景?
    关注我,持续分享逻辑思维&管理思维&面试题;可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导;推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》,目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用,让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站,到公众号、小程序,再到AI大模型网站。干货满满。学成后可......
  • 超详细干货!一文讲透一个强大算法模型Transformer !!
    这几天,社群里Transformer相关讨论一直进行着,那今儿我准备给大家分享一个以「利用Transformer进行机器翻译」为主题进行一个分享。今儿的内容,有点趣味儿,也有点详细,大家记得收藏起来慢慢学习!~文末可取本文PDF版本~**首先,官话:**Transformer模型是由Vaswani等人在2017......
  • Transformer和LSTM相结合--应用场景
    将Transformer和LSTM相结合可以在多种自然语言处理(NLP)任务中取得显著效果,特别是在需要捕捉长短期依赖的场景中。结合的目的是利用Transformer的全局注意力机制和LSTM的短期记忆能力,实现更强大的序列建模。以下是这种结合应用的场景、工作原理以及实现代码。1.应用场景文本生......
  • Transformer--概念、作用、原理、优缺点以及简单的示例代码
    Transformer的概念Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,最早由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。它主要用于自然语言处理任务,如机器翻译、文本生成、文本分类等。与传统的循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)不同,Transformer完全......
  • SciTech-BigDataAIML-LLM-Transformer Series系列: Word Embedding词嵌入详解: 用Corp
    SciTech-BigDataAIML-LLM-TransformerSeries系列:WordEmbedding词嵌入详解:1.用Corpus预训练出嵌入矩阵\(\largeE\)CorpusCollecting:非常重要的工作先收集一个常用的Corpus(语料库),能保障大多数的word都在corpus.有两个特别重要的作用:VocabularyExtracting:词......
  • [Paper Reading] Multiple View Geometry Transformers for 3D Human Pose Estimation
    MultipleViewGeometryTransformersfor3DHumanPoseEstimationlink时间:CVPR2024机构:UniversityofToronto&&SoutheastUniversity&&MicrosoftResearchAsiaTL;DR提出一种基于Transformer端到端3DHumanPoseEstimation方法MVGFormer,核心模块是geometry与appea......