机器学习数据预处理_机器学习
社区干货
项目经验分享:机器学习在智能风控中的应用|社区征文
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~下面我们进入项目。## 项目细节### 数据收集与预处理如同上面所说,机器学习需要提供一些数据才能进行后续操作。那么...
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... 无监督学习:训练数据集没有标签,多应用在聚类、降维等有限的场景中,比如说为用户做分组画像,另外通常也会作为数据预处理的一个子步骤中。降维算法、聚类算法...- 半监督学习:有的数据有标签、有的数据没...
技术人的 2023 总结:人工智能-基于机器学习的环境污染影响评估学习|社区征文
# 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... 环境数据的收集是评估环境污染影响的关键步骤。通过传感器、卫星遥感、气象站等设备获取的数据可以提供关于环境参数的丰富信息。在这个阶段,数据预处理和清洗也显得尤为重要,以确保模型训练的准确性。```import...
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...
特惠活动
机器学习数据预处理_机器学习-优选内容
机器学习数据预处理_机器学习-相关内容
使用机器学习及 vePFS Fileset 实现部门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...
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...
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...
数据预处理
简介在将原始图像输入到我们SDK之前,往往需要对图像进行各种预处理,如图像格式转换、图像尺寸压缩和图像角度旋转。 输入图的格式选择对于图像检测算法类型的功能,如人像关键点、人体关键点、手势等,我们的接口支持的输入格式如下表所示: 格式 RGBA8888 BGRA8888 BGR888(人像 手势) RGB888(人像 手势) NV21 NV12 YUV420P RGB类型的数据可以直接输入我们的SDK中,YUV数据可以通过我们的YUV2RGB转换接口完成转换。 对于图像特效类型的...
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...
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...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
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...
揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术
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,... **《** **火山引擎** **大规模** **机器学习平台** **架构设计与应用实践》**项亮|字节跳动 AML 负责人本次分享将围绕数据加速、模型分布式训练框架建设、大规模异构集群调度、模型开发过程标准化等 AI 工程化...
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。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...
