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机器学习的原理

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

社区干货

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... 聚类是机器学习最常见的三大任务。回归是一种数学模型,利用数据统计原理,对大量统计数据进行数学处理,确定因变量与某些自变量的相关关系,建立一个相关性较好的回归方程(函数表达式)。分类就是对数据分进行分类...

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...

如何构建过拟合和防过拟合模型

机器学习提供了一种可以自动构建和修改模型的强大方法,能够从大量的输入数据中学习和优化模型,以产生更准确、更精确的预测。但是,当机器学习模型过分关注训练数据中的噪声和其他异常因素,而忽略了其他重要特征时,该... 技术也可以应用于机器学习模型。这种技术是一种预防过拟合的良好方法,其原理是,当模型在未经过训练的新数据上发生过拟合时,将提前停止训练,以防止相应模型关注过度依赖训练数据集中的噪声和不重要的变量。此外,除...

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...

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机器学习的原理-优选内容

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... 聚类是机器学习最常见的三大任务。回归是一种数学模型,利用数据统计原理,对大量统计数据进行数学处理,确定因变量与某些自变量的相关关系,建立一个相关性较好的回归方程(函数表达式)。分类就是对数据分进行分类...
机器学习
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... 决策树原理十分简单,可处理大维度的数据,不用预先对模型的特征有所了解,这些特性使得决策树被广泛使用。决策树采用贪心算法,其建立过程同样需要训练数据。决策树的核心问题是决策树分支准则的确定,以及分裂点的确定...
机器学习
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... 决策树原理十分简单,可处理大维度的数据,不用预先对模型的特征有所了解,这些特性使得决策树被广泛使用。决策树采用贪心算法,其建立过程同样需要训练数据。决策树的核心问题是决策树分支准则的确定,以及分裂点的确定...
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...

机器学习的原理-相关内容

基于火山引擎云搜索服务的排序学习实战

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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...

针对算法工程师的快速入门

/datasets/cifar/cifar-10-batches-py 机器学习平台支持将 TOS 挂载为 POSIX 接口的文件目录,用户能够像访问本地磁盘文件一样访问 TOS Bucket 中的文件,具体的原理和使用限制请参考训练代码如何访问 TOS。 准备镜像 平台支持的镜像来源一共有 3 种,这 3 种均可以在后文中介绍的【开发机】、【自定义训练】模块中使用。具体如下: 预置镜像:机器学习平台预置了 TensorFlow、PyTorch 等框架主流版本的镜像,方便用户直接使用。 本文...

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揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术

随着智慧科研、自动驾驶、基因测序、量化投资等大量新兴产业的发展,现代产业对模型训练有了大量的需求,模型体积也呈现爆发式地增长。而大模型训练给底层基础设施,尤其是计算能力带来了不小的挑战。4 月 14 日,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,承载...

i 人福音:人工智能 |社区征文

AI的原理是基于人工神经网络和机器学习算法,通过对大量数据进行分析和处理,从而让计算机具备类似于人类的认知和智能。这种技术不断地接受人的输入并进行学习,从而使其日益智能化。AI可以处理视觉、语音、文字等各种数据,并能做出判断、预测和推理等人类需要的行为。AI在大规模数据分析、图像识别、自然语言处理等方面表现非常优秀,并具备广阔的应用前景。在医疗领域,AI可以在临床诊断、疾病预测、药物研发等方面提供支持。它可以...

技术大讲堂精彩回顾& PPT 领取|字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术

点击上方👆蓝字关注我们! ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/9eda633c03214fa689a2044b6bc26967~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703665&x-signature=BM3CpWoWlxH3MVxw7R37NDZz6fw%3D)4 月 14 日,火山引擎开发者社区技术大讲堂第一期为大家带来了主题为「揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术」的分享。字节跳动经过...

项目经验分享:机器学习在智能风控中的应用|社区征文

# 引言一直以来,人工智能(AI)在各个领域都表现出了强悍的水准。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...

项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文

教育领域也正经历着一场前所未有的变革。特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。本文我将深入探讨如何应用深度学习与AIGC技术来促进智能教学生成项目,期待能为在学习本领域的伙伴提供帮助,也能为未来的教育事业发展提供参考。# 一、深度学习在智能教学中的应用深度学习作为机器学习的一个分支,能够模拟人脑神经网络的工作原理,实现...

字节跳动在联邦学习领域的探索及实践

数据是人工智能时代的石油,但是由于监管法规和商业机密等因素限制,"数据孤岛"现象越来越明显。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...

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