机器学习推荐算法
社区干货
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。
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字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
推荐等模型的训练,覆盖了多个业务领域;这些数据还支持算法团队的特征调研、特征工程,并为模型的迭代和优化提供基础。目前字节跳动以及整个业界在机器学习和训练样本领域的一些趋势如下: 首先,**模型** **/样本** **越来越大**。随着模型参数的增多,为了训练这些庞大的模型需要更多、更丰富的训练数据来确保模型的准确性和泛化能力。其次,**训练算力越来越强**。在过去,训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。...
火山引擎与华数达成深度合作,共建智慧传媒文娱综合体
火山引擎与华数达成深度合作,共建智慧传媒文娱综合体 5G大数据时代来临,智能算法推荐成为现代信息传递的重要方式。 智能推荐引擎作为一种高效的信息过滤工具,在视频领域逐渐成为一种不可或缺的技术手段,通过机器学习算法打破观众先入之见,找到用户隐性兴趣点,精准高效地帮助用户在海量视频库中找到想看的内容。 共建智慧传媒文娱综合体2020年10月,火山引擎携手华数在智慧大屏领域开展深入合作,依托火山引擎在智能推荐服务领域的领...
火山翻译,火力全开!
随着新媒体平台的兴起,人工智能技术大大提高了信息内容的创作性,个性化推荐算法也为信息内容的分发提供了极大便利。 为助力高效优质的信息内容创作,火山翻译(Volctrans)团队基于多年机器学习和自然语言处理领域的深耕,百亿多种语言语料的积累,持续优化翻译服务与产品,逐步提升翻译能力,坚持探索前沿翻译技术,致力提供「全球领先的翻译技术与服务」,只为给来自全球的过亿用户群体提供更优质的翻译体验! 在多年的技术积累、专业的产...
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...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
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。是研究计算机模拟人类的学习活动,获取知识和技能的理论和方法,改善系统性能的学科。因为计算机系统中“经验‘通常以数据的形式存在,所以机器要利用经验,就必须对数据 进行分析。因此其过程可以简述如下:- **建立模型**:设计计算机可以自动“学习”的算法- **训练**:用数据训练算法模型(算法从数据...
使用机器学习及 vePFS Fileset 实现部门数据及权限的精细化管理
您可以通过机器学习平台和文件系统 vePFS,授予开发机特定的 vePFS 数据,实现不同团队的数据及权限的精细化管理,避免数据泄露或者误删除的场景。推荐授权场景如下所示: 团队 数据集权限 运维团队 公共数据集 /public :读写权限 vePFS 完整管理权限(即 / 目录读写权限) 说明 运维团队拥有整个 vePFS 实例的管理权限后,可以控制所有数据,例如把数据团队清洗、预处理后的数据移动至算法团队目录,方便后续业务训练等。 数据团队 ...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
机器学习在训练过程中是否有标签。- 监督学习:训练的数据集全部都有标签,根据标签的特点 监督学习可以分为两类问题:回归和分类,回归问题的标签是连续的数值,比如预测房价、股市等,分类问题的标签是离散的数值,比如人脸识别、判断是否正确等,判断两款运营策略哪种更有效。分类算法:逻辑回归、...
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...
