机器学习技术
社区干货
我的技术年终总结——机器学习 |社区征文
## 一、机器学习是什么?- 从广义上来说,机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说,机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种... 大多数人已经熟悉了其中一种常用的密度估计技术:直方图。- 排序学习是信息检索和搜索引擎研究的核心问题之一,通过机器学习方法学习一个分值函数对待排序的候选进行打分,再根据分值的高低确定序关系。### 具体...
揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术
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...
揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术
点击上方👆蓝字关注我们! 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*...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
# 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)说起函数就涉及到自变量和因变量,在机器学习中,把自变量叫做特征(feature)多个自变量分别可以定义为X1,X2..Xn,因变量叫做标签(label),可定义为Y,而一批特征和标签的集合,就是机器学习的数据集。机器学习的学习过程就是在已知的数据...
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机器学习技术-优选内容
机器学习技术-相关内容
机器学习
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。 ...
机器学习
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...
AI 和机器学习:探索智能科技的未来 | 社区征文
# 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技术的目标之一是通过创建具有人类智能特征的系统来解决复杂问题。而机器学习(Machine Learning)是AI的一个分支。它通过分析数据来教会计算机学习而不通过明确编程。通过例如聚类、分类和回归等算法从示例数据中学习模式和规则...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
>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。可以看到不同应用场景下的参数和数据集、模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同...
字节跳动基于 Hudi 的机器学习应用场景
> 本文为 Apache Hudi 技术社区分享会第十期嘉宾分享文章,主要介绍火山引擎 LAS 团队自研的多场景样本离线存储技术,用于处理机器学习系统的离线数据流。同时,还会为大家揭秘流批一体样本生成的过程,分享对 Hudi 内核所做出的优化和改造,探索其在数据处理领域的实际应用和效果。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!** 本篇文章提纲如下:- 业务场景- 离线样本存储与迭代- 流批一体的样本生成- 功能与优...
基于火山引擎云搜索服务的排序学习实战
> 排序学习(LTR: Learning to Rank)作为一种机器学习技术,其应用场景非常广泛。例如,在**电商推荐**领域,可以帮助电商平台对用户的购买历史、搜索记录、浏览行为等数据进行分析和建模;可以帮助**搜索引擎**对用户的搜索关键词进行分析建模;可以为广告主提供最精准和最有效的**广告投放**方案;在**金融风控**领域,排序学习可以帮助金融机构分析客户的信用评级和欺诈风险,提高风控能力和业务效率。#### 本文相关产品-火山引擎云搜...
字节跳动杨震原:抖音如何用好机器学习
并推出新版机器学习平台,支持企业客户更好地训练AI大模型。字节跳动副总裁杨震原以《抖音的机器学习实践》为主题,分享了他对机器学习的理解。 杨震原认为,机器学习系统的核心竞争力,在于每次实验都能很快、很便宜。算法工程师能聚焦在自己的工作上,用很低成本不断去试错,这样才能实现业务的敏捷迭代和创新。 他表示:“火山引擎机器学习平台是内外统一的,火山引擎客户和抖音用的是同样的平台。我希望公司内部打磨的这些技术能够服...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
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 Lab机器学习平台软件工程师 火山引擎智能中台整个基础设施支撑着所有上层业务的发展,一方面是弹性轻量化,支撑1-10000节点的轻量化平台,另一方面是云原生层面,支持云原生PaaS设计的IaaS系统和云原生存储。 ——邓德源 火山引擎云原生产品技术负责人 从建设字节跳动机器学习平台 2017年字节跳动人工智能实验室(AI L...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
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 Lab机器学习平台软件工程师 火山引擎智能中台整个基础设施支撑着所有上层业务的发展,一方面是弹性轻量化,支撑1-10000节点的轻量化平台,另一方面是云原生层面,支持云原生PaaS设计的IaaS系统和云原生存储。 ——邓德源 火山引擎云原生产品技术负责人 从建设字节跳动机器学习平台2017年字节跳动人工智能实验室(AI La...
