深度学习
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保险新基建，科技新生代，看众安极客黑马超强 Battle
金融业正在经历着从“金融科技”到“金融新基建”的震荡式升级。面对当下前所未有的后疫情时代，各行业都在加强数字化能力建设，而新基建建设离不开新生代的努力，为成为金融新基建的重要建设者，一场关于新基建的抢位赛正在打响。
跨越计算鸿沟：如何靠软硬件协同突破算力瓶颈？| InfoQ 大咖说
数据、算法、算力被称作深度学习的三架马车，共同驱动了第三轮人工智能浪潮的兴起。一方面，硬件计算能力的发展确实快速推动深度学习技术在各个领域取得巨大进展，但另一方面，深度学习模型升级的频率显著高于过去，模型的计算力需求呈爆炸式增长，已经将过去多年来累积的计算力成本下降的红利迅速蚕食。
深度广度模型在用户购房意愿量化的应用
本文主要介绍了深度广度模型在用户价值量化上的应用，包括 wide&deep 的应用与迭代，端到端与预训练的讨论以及时序模型与深度广度模型的结合，在预测结果上也取得了较为明显的正向收益，提高了头部准确率。
架构师特刊：深度学习模型压缩技术的落地实践与创新
InfoQ 希望通过策划这本迷你书对深度学习模型压缩技术的研究和应用现状、技术创新点、落地难点、局限性和未来发展方向等内容进行呈现，并推动该领域的发展。
对 PyTorch BERT 模型进行微调，并将其部署到 Amazon SageMaker 上的 Amazon Elastic Inference
本文将介绍如何使用 Amazon SageMaker 对 PyTorch BERT 模型进行微调，并将其部署在应用了 Elastic Inference 的 SageMaker 终端节点上。
超大规模深度学习在美团的应用 | QCon
千亿级的深度学习模型在搜索、推荐、广告等领域被广泛证明有显著地效果，数据的高维稀疏性是该领域独特的特征，如何在工程和算法上应用高维稀疏的数据是一个极具挑战的任务。
