# 机器学习基础## 什么是机器学习机器学习是一种从数据生成规则、发现模型,来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数,而不是程序员直接编写函数的技术)说起函数就涉及到... (可以理解成一种机器学习模型)如何基于环境而做出行动反应,以获得最大化的累积奖励。其与监督学习的差异在于监督学习是从数据中进行学习,而强化学习是从环境给他的奖惩中学习。Q-learning,SARSA,深度强化网络、蒙...
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机...
# AI和机器学习的定义人工智能(Artificial Intelligence)是使计算机和机器模拟人类智能的科学与工程实践。它旨在构建智能代理——系统能够正确理解外部环境,并在那里采取行动,以最大程度地完成目标。AI技术的目标... 机器视觉和深度学习技术能执行复杂的检测任务,在工业原料和成品自动化有缺陷检测。同时人工智能也被用来预测设备维护,预知设备性能下降以便及时保养。在能源领域,人工智能为智能电网与智能设备应用提供了技术支撑。...
随着智慧科研、自动驾驶、基因测序、量化投资等大量新兴产业的发展,现代产业对模型训练有了大量的需求,模型体积也呈现爆发式地增长。而大模型训练给底层基础设施,尤其是计算能力带来了不小的挑战。4 月 14 日,火山引擎开发者社区技术大讲堂第一期将为大家揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术。字节跳动经过业务实践打磨的机器学习技术将首次亮相开发者社区,并由技术负责人项亮公开深度分享,与广大开发者互动。同时,承载...
字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术。字节跳动经过业务实践打磨的**机器学习技术将****首次亮相**开发者社区,并由 **技术负责人项亮**公开深度分享,与广大开发者互动。同时,承载机器学习平台的 **超大规模 HPC 基础设施****也将** **首度**在社区分享。**活动时间**:2022/04/14(周四)19:30-21:00 **活动形式**:线上直播![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn...
>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。![1280X1280.PNG](ht... Q:对于用在搜索广告推荐领域的大规模稀疏模型,AML 平台上有一些深度的针对性优化吗? A:我们内部的搜广推场景,底层的通信、机器等硬件层面和 CV、语音、NLP 是差不多的方案,谈不上要针对性的优化。如果要针对性的优...
火山引擎开发者社区技术大讲堂第一期为大家带来了主题为「揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术」的分享。字节跳动经过业务实践打磨的机器学习技术首次亮相开发者社区,由技术负责人项亮公开深度分享;同时,承载机器学习平台的超大规模 HPC 基础设施也首度在社区分享。 **《火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践》**项亮|火山引擎机器学习系统负责人本次分享围绕数据加速、模型分布式训练框架建...
1.功能概述 机器学习,是指可视化建模支持机器学习算子,对数据进行加工处理,以便用户基于数据进行模型训练、深度分析、预测分析等。本文将为您介绍机器学习算子的功能。 2.算子介绍 2.1 预测将机器学习算子训练生成的模型应用于预测数据的数据上,一般链接在机器学习算子后面。 说明 字段设置 特征列映射:设置模型中的特征列和数据中的特征列的映射关系。 标签列: 标签列,分类训练的依据。 参数设置 预测的列名:预测的列的名字。 ...
# 人工智能-基于机器学习的环境污染影响评估随着全球工业化和城市化的加速发展,环境污染问题日益凸显,对人类生存和健康造成了严重威胁。为了更有效地监测和评估环境污染的影响,人工智能(AI)技术在环境科学领域展... 未来工作可以着眼于更复杂的机器学习模型,如深度学习模型,以更好地捕捉环境因素之间的复杂关系。此外,考虑引入时空数据,例如时间序列数据或者地理信息数据,以更全面地评估环境污染的影响。# 总结基于机器学习的...
1. 概述 机器学习,是指可视化建模支持机器学习算子,对数据进行加工处理,以便用户基于数据进行模型训练、深度分析、预测分析等。本文将为您介绍机器学习算子的功能。 2. 功能介绍 2.1 预测将机器学习算子训练生成的模型应用于预测数据的数据上,一般链接在机器学习算子后面。字段设置特征列映射:设置模型中的特征列和数据中的特征列的映射关系。标签列:标签列,分类训练的依据。参数设置预测的列名:预测的列的名字。 2.2 one-hot 模...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台 自2017年诞生以来,字节跳动机器学习平台从一开始的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,持续降低机器学习的算力和开发门槛,帮助我们内部平台和外部客户深入发... 火山引擎机器学习平台的核心目标是降低算法开发门槛,实现规模化应用,具有四大优势: 一站式、端到端 :集数据导入与处理、模型开发、训练与评估、服务上线于一体,提供一站式深度学习建模流程,加快业务迭代。 高效...
目前存在的机器学习,从处理的时空地点划分为3种形态,云端ML、边缘ML和TinyML。TinyML正是针对占比超过95%以上的物联网实时数据处理场景。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i... 如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_...
自2017年诞生以来,字节跳动机器学习平台从一开始的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,持续降低机器学习的算力和开发门槛,帮助我们内部平台和外部客户深入发展自己的AI的能力。 ——易百忍 字节跳动AI ... 火山引擎机器学习平台的核心目标是降低算法开发门槛,实现规模化应用,具有四大优势: 一站式、端到端 :集数据导入与处理、模型开发、训练与评估、服务上线于一体,提供一站式深度学习建模流程,加快业务迭代。 高效...