机器学习定义
社区干货
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...
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...
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...
项目经验分享:机器学习在智能风控中的应用|社区征文
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...
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机器学习定义-优选内容
机器学习定义-相关内容
什么是机器学习平台
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...
项目经验分享:机器学习在智能风控中的应用|社区征文
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...
机器学习平台-火山引擎
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
针对算法工程师的快速入门
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 火山引擎镜像仓库 CR 机器学习平台镜像仓库 资源组 队列 开发机 自定义训练 volc 命令行工具 注册账号,并设置合...
字节跳动杨震原:抖音如何用好机器学习
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...
发起 MPI 分布式训练
MPI 是一种基于信息传递的并行编程技术。机器学习平台支持用户发起 MPI 的分布式训练任务,同时也支持常见的 Horovod、DeepSpeed 等基于 MPI 的训练框架。本文以上述两种框架为例,介绍如何在机器学习平台上发起分布式训练任务。 相关概念 MPI / Horovod / DeepSpeed 基本流程 用户在【自定义训练】模块创建一个训练任务时选择实例配置为 MPI,按需配置各种训练角色并提交任务表单进入任务创建环节。MPI 仅包含 worker 这一种角色用...
字节跳动基于 Hudi 的机器学习应用场景
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的离线数据流架构,机器学习系统和其他线上服务系统类似,其中和样本有关的角色也比较集中。如下图所示,整个离线数据流架构分为流式和批式两种类型,其中的样本数据由两部分构成,分别是特征和标签。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...
优先级调度策略
机器学习平台支持用户为自定义任务(以及开发机、在线服务)设定优先级,根据优先级的高低进行负载的调度。具体的配置方法详见发起单机/分布式训练任务。优先级越高代表该任务越重要,越希望尽早获得资源完成任务的运行。反之,优先级低的任务获得资源的机会相对靠后,但这不是绝对的,下文将详细介绍平台基于优先级实现的调度策略。 优先级和创建时间 优先级的数字越大越有可能尽早地被调度,当优先级相同时创建时间越早的任务越有可能早...
