# 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现出了巨大的潜力。本文将探讨基于机器学习的环境污染影响评估方法,并提供相应的代码实例。环境污染包括空气、水、土壤等多个方面,因此准确评估其影响需要全面考虑多种因素。传统的监测方法通常依赖于定点采样,显然无...
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,... 机器学习应用落地过程中的挑战以及火山引擎如何应对这些挑战。分享主要内容:1. 机器学习应用开发过程中的挑战2. 火山引擎机器学习平台的架构3. 字节跳动内部及行业头部客户的机器学习应用实践案例**《大...
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... 机器学习应用落地过程中的挑战以及火山引擎如何应对这些挑战。分享主要内容:1. 机器学习应用开发过程中的挑战2. 火山引擎机器学习平台的架构3. 字节跳动内部及行业头部客户的机器学习应用实践案例**《大规...
存储可以认为是机器学习的刚需,在存储侧面临的挑战也很大:- 高性能和扩展性:现在的硬件计算能力越来越快,读数据的吞吐需要跟上高性能的计算,对存储的要求也就非常高,比如需要单租户百 Gb/s 的带宽吞吐以及亚毫秒级的延迟。同时随着大模型训练的普及,需要存储的容量能达到 PB 级别;为了提升模型训练的效率,需要数千个计算实例能同时访问的高性能共享存储。这些都给存储带来了非常大的压力。 - 易用性:在使用一些框架的时候我...
存储可以认为是机器学习的刚需,在存储侧面临的挑战也很大:* **高性能和扩展性**:现在的硬件计算能力越来越快,读数据的吞吐需要跟上高性能的计算,对存储的要求也就非常高,比如需要单租户百 Gb/s 的带宽吞吐以及亚毫秒级的延迟。同时随着大模型训练的普及,需要存储的容量能达到 PB 级别;为了提升模型训练的效率,需要数千个计算实例能同时访问的高性能共享存储。这些都给存储带来了非常大的压力。* **易用性**:在使用一些框架的...
# 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... # 应用实例通过分析大量的设计数据和模拟来优化工程设计。例如,可以使用基于机器学习的算法来改进产品设计,减少材料浪费,并提高产品性能:```# 一个简单的基于机器学习的设计优化示例from sklearn.model_sele...
## 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... 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。### 具体实例由于我研究反向是智能驾驶和路径规划,所以我将通过自...
# 引言一直以来,人工智能(AI)在各个领域都表现出了强悍的水准。在学习中,我觉得机器学习具备巨大的潜力。近期接触了一个风险控制项目,务必涉及机器学习行业。因而,我就依据学习了解了机器学习领域的知识。本文将剖析机器学习在项目中的运用以及通过近期的项目分享一些经验。欢迎讨论~# 项目分享:智能风控系统## 背景介绍本项目的初衷是解决传统风险控制的一些缺陷。比如,传统方法一般采用系统及静态模型进行实时监控和预...
目前机器学习平台仅对计算资源收费,而实例是计算资源的基本单位,用户执行任务时选择某个资源组下某一规格的实例即可获取相应的 CPU、内存、GPU。具体的规格列表及定价如下。 实例规格列表 通用型实例,CPU : 内存 = 1:4。 计算型实例,CPU : 内存 = 1:2。 内存型实例,CPU : 内存 = 1:8。 GPU 型实例,不同机型的 CPU 和内存的比例不同。 高性能计算 GPU 型实例,支持 RDMA 网络。 说明 实例的创建会因为工作负载类型而存在不同数量的...
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。作者|字节跳动基础架构研发工程师-谢凯 **01...
数据湖场景(即 ACC 模式)的文件存储实例支持原生 TOS 和部分 HDFS 语义,主要用于数据湖分析场景和机器学习场景。本文为您介绍如何创建、挂载 ACC 模式的文件存储实例,并使用 FUSE 协议访问文件存储实例。 前提条件已完成火山引擎企业实名认证,并授权大数据文件存储访问其他服务的权限。更多信息,请参见跨服务授权。 已购买 Debian 操作系统的 ECS 实例。如何购买,请参见购买云服务器。说明 购买的 ECS 实例所属的网络环境必须和需...
> 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...
# 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...