模型调参与算法优化技巧实战,AI工程师必备一课

2020 年 12 月 24 日 机器之心
在AI模型开发过程中,工程师在完成算法建模和训练数据准备后,需要对模型进行调参与优化工作,以追求更好的模型效果。但调参与优化其实并不简单,背后往往是通宵达旦的论文研究与GitHub查阅,并需要做大量的实验,不仅耗时也耗费大量算力,更深深地伤害了广大工程师的头发。


那么,在工程师的进阶道路上,大厂高工是如何进行模型调参与算法优化,又有哪些独门秘笈能更简单、更高效地提升模型效果?

下周二(12月29日),三小时AI开发进阶迎来最后一课「工程师进阶课:模型调参与算法优化技巧实战」,百度高级研发工程师现身说法,带来基于全功能AI开发平台BML的算法优化技巧分享,还有现场调参实战与直播Q&A,学练加持,一小时密集输出独家技术干货!

12月29日20:00,第三课准点发车
工程师进阶课:模型调参与算法优化技巧实战


课程讲师: 木杉老师,百度高级研发工程师

直播时间:12月29日20:00-21:00

直播内容:

  • 平台能力: 全功能AI开发平台BML技术解析
  • 实战演练: 模型开发与调参技巧分享
  • 部署应用: 服务器端部署流程演示

课前技术点铺垫:

全功能AI开发平台BML介绍

BML为企业和个人开发者提供机器学习和深度学习一站式AI开发服务,并提供高性价比的算力资源,助力企业快速构建高精度AI应用。BML提供了从数据采集、数据清洗、数据标注、智能标注与多人标注、模型训练生产到模型管理、云端及离线推理服务管理等AI开发过程的全生命周期管理。

BML官网:https://ai.baidu.com/bml/

 
扫码添加BML小助手,备注「调参」,加入交流群一起看直播。


参与课程拿礼品


播课程后,我们将设置一次实践作业,在BML上使用脚本调参功能完成模型效果优化,提交项目ID、模型名称、版本信息、模型效果等信息。

加分项: 采用个人数据集;完成模型发布并任选一种方式进行部署。
作业完成优秀的5名同学,可获得100元京东卡1张。
同时,我们也将在课程全程设置多次抽奖,立即参与即有机会获得。


点击 阅读原文 ,抢先预习BML平台使用。
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