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第二章 机器学习基本概念
摘要:本文概述了机器学习的基本概念与原理。主要内容包括:(1)基本术语,如数据集、特征向量、分类与回归问题;(2)监督学习的定义与流程;(3)假设空间与版本空间的概念;(4)学习三要素,重点解释了损失函数及其期望值的重要性;(5)机器学习重要定理,包括奥卡姆剃刀和没有免费午餐定理;(6)训练误差与测试误差的区别,以及过拟合问题;(7)正则化与模型泛化能力;(8)生成模型与判别模型的比较。这些概念构

【大模型训练】分布式框架
计算速率=单设备计算速率*设备数*多设备并行效率(加速比)单设备计算速率提高:混合精度、算子融合、梯度累加。多设备并行效率提高:数据并行、模型并行、流水并行。训练耗时=训练数据规模*单步计算量/计算速率。设备数增加:服务器架构、通信拓扑优化。通过多种优化策略提高训练效率和。

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