## 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方法。 - 直观上理解,机器学习(Machine Learning,ML)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...
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测,无法适应灵便的使用场景;此外,处理规模性数据的效率很低,无法提...
做机器学习项目,首先要先明确要解决的问题,其次,再针对问题选择一个算法,然后用对数据进行训练,找到一族函数中最合适的那一个形成最后的模型。# 机器学习入门环境准备## 背景:大多数互联网企业都提供有类似Notebook类的产品,采用交互式的方式进行数据分析、数据建模及数据可视化。主要实现大多都是基于jupyter 、Zeppelin进行定制化开发,重点会打通大数据计算、存储及底层资源管理,支持常见的机器学习和深度学习计算框架,算...
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,显然无法全面覆盖大范围的环境。而基于机器学习的方法能够利用大量的数据,从而更全面、精确地评估环境污染的影...
本文介绍如何通过机器学习平台及 vePFS 的 Fileset 功能,实现不同团队的数据及权限的精细化管理。 适用场景如果您的企业对数据安全有较高的要求,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...
大数据文件存储是面向大数据和机器学习生态的文件存储和加速服务。支持完整的HDFS语义,无需修改代码即可使用高可靠,低成本,高可用和无限容量的分布式文件系统。与火山引擎 VKE/VCI 相结合提供近端数据加速,多级数据缓存等能力
> 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...
我们常说的大数据技术,大致主要起源于 Google 在 2004 年前后发表的三篇论文,其实数据处理早就存在,每个公司或者个人都有自己的大数据处理系统,并没有形成编程框架和理念,而这三篇论文也就是我们熟知的大数据三驾马... 往往需要协调多个 Map 和多个 Reduce 任务。然而每一步的 MapReduce 都可能出错,另外在机器学习业务场景非常复杂的,往往需要经历数据 ETL 处理完成数据导入、特征处理、数据压缩、数据备份、数据验证、数据训练等等...
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。所以面对丰富的机器学习应用,我们的需求是多样的。针对这些需求,底层的计算、存储、网络等基础设施要提供强大的硬件,同时在这些硬件基础上还要提供强大的调度能力,才能为各种需求提供较好的服务,使集群利用率维持在较高水平。模型训练的第二个痛点是偏管理上的。比如在算法问题上,一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可...
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。 ...
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。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡,我们可以在相对较短的时间内完成训练过程并进行 A/B 测试验证。另外,**特征工程** **越来越自动化、** **端到端** **化**。在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,...
“数字化时代,问题可以定量评估,机器学习可以围绕目标做更智能、高效的优化。” 4月18日,火山引擎发布自研DPU等系列云产品,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... 所以机器学习的软件栈是很深的,是挺复杂的一件事情,每个环节都要做对、做好。 再说说很贵的问题。人力贵,一个非常优秀的算法工程师很贵,也不是那么容易就能找到。除了人才昂贵,数据也很贵,高质量的数据成本很高。硬...
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...