Q-learning中的学习曲线如何计算？
社区干货
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
机器学习的学习过程就是在已知的数据集的基础上,通过反复的计算,选择最准确的函数去描述数据集中自变量X1,X2....Xn 和因变量Y之间的因果关系。这个过程就称之为机器学习的训练也叫拟合。这里还需要明确几个概念,... 它针对是智能体(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...
推荐系统是如何做召回的?
# 一、什么是召回?相对于排序而言,召回不是一个太常见的词,有一些统计学知识背景的同学可能还会把它和混淆矩阵中的召回率(recall)搞混,其实他们并没有什么关系。推荐系统的召回环节,在文献中常见的翻译有两个,... 我们需要从上千万的商品中,召回几千或者几万个目标,是真正的万里挑一。在推荐系统的技术演进中,扮演着主力核心角色的是排序环节,也是算法工程师们发力最多的地方,我们今天的主角是扮演着辅助地位的召回环节,这里...
文本向量化模型新突破——acge_text_embedding勇夺C-MTEB榜首
可以分析文本数据在向量空间中的分布情况,从而评估文本数据的多样性。 - **分类**:向量化能够将文本数据转换为数值型向量表示,从而使得分类算法可以根据文本向量与不同类别之间的相似性来将文本数据分类到最相似的标签或类别中。而acge模型则是文本向量化模型的一种。## 1.2、acge模型简述在主体框架上,acge_text_embedding模型主要运用了俄罗斯套娃表征学习(**Matryoshka Representation Learning**,以下简称MRL)这一灵活的...
社区征文|ChatGPT教我如何面试
我怎么可能不出来搞点事情呢?突发奇想,我把几年前面试阿里高级测试开发的面试题拿来考考ChatGPT,看他能否通过阿里P6面试。哈哈说干就干,想体验ChatGPT则需要三步走:1. 科学上网工具,代码模式需要全局模式。1... ###### Q:了解Java多线程吗?是的,我了解Java多线程。Java支持多线程编程,它允许程序中的多个线程同时执行不同的任务。这种特性使得Java程序能够更有效地利用计算机的多核处理器,提高程序的执行效率。在Java程序中...
特惠活动
Q-learning中的学习曲线如何计算？
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Q-learning中的学习曲线如何计算？
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火山引擎云原生大数据在金融行业的实践
在实践中,通常存在独立的 K8s 集群和 Hadoop 集群。独立的 K8s 集群运行着在线服务,独立的 Hadoop 集群运行着大数据作业,这两个集群不仅不能彼此共享资源,而且资源利用率都非常低。离线计算和在线业务的资源需求... 结合实时/历史资源变化曲线,实时计算出节点上可以被重复利用的闲置资源量(BestEffort 资源);2. GRO Agent 上报 BE 资源量到 GRO Scheduler;3. GRO Scheduler 调度有预期的低优作业到节点上使用 BE 资源;4...
开源贡献难吗?
> 本文整理自字节跳动 Flink SQL 技术负责人李本超在 CommunityOverCode Asia 2023 上的 Keynote 演讲,李本超根据自己在开源社区的贡献经历,基于他在贡献开源社区过程中的一些小故事和思考,如何克服困难,在开源社区取得突破,并且在工作和开源贡献之间取得平衡的相关内容,跟大家分享《开源贡献难吗?》这一主题演讲。以下为本次演讲的文字稿。我目前就职于字节跳动流式计算团队,负责 SQL 引擎的研发工作;我的社区贡献经历主要包...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... learning_rate = 1e-2optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), learning_rate) #SGD:梯度下降算法``` ## 6、设置网络训练中的一些参数这部分主要是用来记录一些训练测试的次数及网络训练轮数。...
Fastbot 开源版技术原理与架构
并没有充分利用之前测试运行中的知识来加速当前正在进行的 GUI 测试。为了解决这个问题,字节跳动软件工程实验室(https://se-research.bytedance.com/)团队提出了一种 **基于强化学习的可复用的基于模型的自动化安卓测试工具 Fastbot** 。该工具旨在利用强化学习的技术,通过学习和推理从之前的测试运行中获得的知识,从而达到更快更高效的测试效果。下面将逐一介绍工具的 **工作流程、核心概念、算法原理** 以及 **设...
开源贡献难吗?
基于他在贡献开源社区过程中的一些小故事和思考,如何克服困难,在开源社区取得突破,并且在工作和开源贡献之间取得平衡的相关内容,跟大家分享《开源贡献难吗?》这一主题演讲。以下为本次演讲的文字稿。 **李本超:**目前就职于字节跳动流式计算团队,负责 SQL 引擎的研发工作;社区贡献经历主要包括 Apache Flink 和 Calcite 两个项目,从19 年开始参与 Flink 社区,在20年6月受邀成为 ...
从应用看火山引擎 AB 测试 (DataTester) 的最佳实践
QgBl%2Bo%3D) 大家可以从上图中的数字感受到在字节跳动 A/B 实验应用的广度和深度,并且这些数字还在继续快速上涨。A/B 实验在临床医学和生物制药领域已经有几百年的应用历史,随着互联网的发展和各行业数字化... 还有算法团队。产研力量的集中也导致了在这个场景下使用深度是最深的。 第二个就是推荐传播阶段,常规的私域运营包括活动激励再营销、以及多样的用户裂变玩法,主要使用群体常常是运营团队、业务团队,由产研团...
首次揭秘,字节跳动数据平台为什么不选“纯中台制”
有超十万 core 的单任务需要上千台机器来计算。这样的规模在业界也十分罕见,为了应对大规模的数据量,字节跳动数据平台团队没有采用传统的数据中台模式,而采用了“中台 +BP 制”模式,避免中台脱离业务需求。BP 机... 中的任务。相对于“纯中台制”,数据 BP 制的好处是更紧贴业务支持,规避了中台容易脱离业务需求、造轮子自嗨的风险。相对于“纯 BU 制”,最大的好处则是杠杆率高,平台是容易赋能的。近期,InfoQ 采访了字节跳动数...
一个不会绘画的我遇到AI绘画的年代 | 社区征文
本文就分享了今年我在 AI 绘画中的一系列尝试,本文整理了整年学习和体验 AI 绘画的总结以及一些对于 AI 绘画的看法,我尽量通过浅显易懂的方式讲述 AI 绘画的基本使用,文章很长,其中包含大量案例和小窍门,建议收藏慢... 眼神中全是清澈的愚蠢1. 我再次拿出另一张狗的图片,图像啊,你说这是啥?1. 图像回答是狗,我松一口气,没白教,这个算学会了1. 猫,你说这是猫,我气晕了,回炉真得回炉,这是狗,记住,好好记住1. 就在我和图像模型...
「火山引擎数据中台产品双月刊」 VOL.06
一站式数据中台套件,帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设,提升数据研发效率、降低管理成本。搭配 EMR/LAS 大数据存储计算引擎,加速企业数据中台及湖仓一体平台建设,为企业数... LAS->SQLServer - 全环境英文版及配套文档- **【** **公有云** **-功能迭代更新】** - 控制台:独享计算资源组支持私有镜像仓库绑定、支持绑定 EMR StarRocks 集群类型、参数设置支持批式/流式关...
