# 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...
## 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...
# 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...
融合了机器学习的特征,基本解决了这些问题。为了读者能更好地理解项目以及还有些刚触及AI领域的伙伴能够了解背景,我就简单解释一些机器学习的基础概念,大致就是使得计算机拥有自我学习能力,可以从提供的数据中发现一些规律和固定的模式,计算机拥有这些基础的数据规律后,就运用这些数据规律做出决策或者预测。看到这里就知晓了,机器学习就是让计算机通过学习数据中的规律,然后对未知的数据进行预测或决策,这就是机器学习~下面我...
融合了机器学习的特征,基本解决了这些问题。为了读者能更好地理解项目以及还有些刚触及AI领域的伙伴能够了解背景,我就简单解释一些机器学习的基础概念,大致就是使得计算机拥有自我学习能力,可以从提供的数据中发现一些规律和固定的模式,计算机拥有这些基础的数据规律后,就运用这些数据规律做出决策或者预测。看到这里就知晓了,机器学习就是让计算机通过学习数据中的规律,然后对未知的数据进行预测或决策,这就是机器学习~下面我...
火山引擎机器学习平台是面向机器学习应用开发者,提供【开发机】和【自定义训练】等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级开发平台,支持从数据托管、代码开发、模型训练、模型部署的全生命周期工作流。 产品优势 超大规模分布式训练支持运行超大规模的分布式任务,包含多种预置算法框架和自定义算法框架。提供稳定、灵活、高性能的机器学习训练环境。 多框架高性能推理支持多种框架的模型在异构硬件上的一键部署,具有高吞...
训练的关键流程。主要适用场景: 模型所需的样本和代码已部分或全部开发完成,用户需要在对代码 0 修改的情况下,将相关工作迁移到机器学习平台。利用其提供的 GPU & CPU 算力、数据存储和缓存加速方案、训练任务编排和调度等能力完成模型的高效迭代。 从 0 开始,在机器学习平台上完成从原始数据到模型训练的完整流程。 下文将以 CIFAR-10 数据集的图片分类任务为范例,演示机器学习平台的核心功能。 相关概念 AK / SK 对象存储 TOS ...
机器学习平台(ML Platform)是面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台
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- 功能与优化# 1. 业务场景 为了让大家更容易理解接下来要讲的基于数据湖的样本存储和样本生成问题,文章先给大家简单介绍一些相关的基础概念。首先是机器学习系统...
进一步用一些机器学习的方法来优化。之前有些朋友问我,说“震原,能不能帮我搞一个模型?”我问他想用这个模型干什么?他其实自己并没有想清楚。 我想通过几个例子来具体说明下机器学习的用法。 比如效果广告,对于商家来讲,是不是能用合理的钱找到客户?对平台来讲,有一个广告位,是不是能够把最适合的广告放到这个位置上?这个问题怎么评估呢?很简单,我们看转化率就可以了,所以它的目标可以很清晰地定义出来。 能够清晰定义目标,就可以...
机器学习平台支持查看任务及实例的状态、运行日志、监控数据等信息,用户通过这些信息能够获取当前训练任务的进度及健康状况,除此之外用户还能通过 WebShell 进入训练容器内部进行问题排查。 使用前提 【自定义训练】存在 >=1 个训练任务。 操作步骤 登录机器学习平台,单击左侧导航栏中的【模型训练】-【自定义训练】进入列表页面。列表页中的状态、运行时长简单描述了任务的总体情况。 单击任务名称进入详情页面后能够查看所有 ...
效果指标列表 机器学习平台目前支持图像分类、文本分类、表格分类及回归的效果指标,每种指标的含义、使用方法如下。 测试样本数含义:参与效果评估的样本数量。 FP含义:False Positive,错误预测成正例的样本(真实类别为负例,预测结果为正例)。默认展示前 20 个示例。 使用场景:图像分类、文本分类、表格分类。 FN含义:False Negative,错误预测成负例的样本(真实类别为正例,预测结果为负例)。默认展示前 20 个示例。 使用场景:图...
联邦学习(Federated Learning)是一种新的机器学习范式,它让多个参与者可以在不泄露明文数据的前提下,用多方的数据共同训练模型,实现数据可用不可见。 字节跳动联邦学习系统架构师解浚源近期在火山引擎智能增长技术专场,以《联邦学习原理与实践》为主题,分享了联邦学习在广告投放和金融等场景中的应用模式、算法研究、软件系统及实践经验。 联邦学习简介 首先,我们简单介绍联邦学习的定义。 大数据是机器学习的石油,但数据孤岛问题...