机器学习的应用场景
社区干货
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...
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...
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...
项目经验分享:机器学习在智能风控中的应用|社区征文
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测,无法适应灵便的使用场景;此外...
特惠活动
机器学习的应用场景-优选内容
机器学习的应用场景-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
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...
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... 人工智能开始大规模应用在工业设备和生产线的自动控制与监测中,实现自动生产、质量检测和在线分析,提高生产效率。机器视觉和深度学习技术能执行复杂的检测任务,在工业原料和成品自动化有缺陷检测。同时人工智能也被...
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宽、...
应用场景
文件存储 vePFS 为您提供了完全托管的并行文件系统服务,为低延迟、高带宽类业务应用提供强有力的存储支撑,与云服务器等客户端搭配使用,适用于大模型训练、自动驾驶、高性能计算、AI 数据处理、容器存储、内容管理和 Web 服务等多种应用场景。 大模型训练 与 AML 机器学习平台高度适配,为千卡训练集群提供稳定、高效、易用的高性能并行存储。 自动驾驶 为自动驾驶场景产生的海量数据提供极致的训练性能和灵活扩展的存储空间 高性能...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
**机器学习样本存储:背景与趋势**在字节跳动,机器学习模型的应用范围非常广泛。为了支持模型的训练,我们建立了两大训练平台:推荐广告训练平台和通用的 CV/NLP 训练平台。推荐广告平台每周训练规模... 这种方案更多适用于处理少量样本的场景,当海量数据达到 PB、EB 级时会遇到困难。此外由于训练代码无法直接读取数据库底层文件,读取吞吐量可能受限制,即使在实时拼接特征、标签的应用场景也会导致训练吞吐速度的下降...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
机器学习模型的应用范围非常广泛。为了支持模型的训练,我们建立了两大训练平台:推荐广告训练平台和通用的 CV/NLP 训练平台。推荐广告平台每周训练规模达到上万个模型,而 CV/NLP 平台的训练规模更是每周高达 20 万个... 这种方案更多适用于处理少量样本的场景,当海量数据达到 PB、EB 级时会遇到困难。此外由于训练代码无法直接读取数据库底层文件,读取吞吐量可能受限制,即使在实时拼接特征、标签的应用场景也会导致训练吞吐速度的下降...
大模型发展的前景与挑战|社区征文
大模型简单来说就是一个机器学习模型,其参数巨量,数据规模巨大,并且它的计算结构十分复杂,主要通过其理解能力以及表达 能力处理复杂的任务。应用场景十分广泛,早期应用于自然语言、神经网络、语音、系统推荐等,如今几乎涉及各行各业,目前大模型已经成为未来人工智能发展的重要方向和核心技术。# 大模型应用根据企业的应用场景,可以分为下面几类:## 1、生成类应用Codex,以性能闻名,是OpenAI开发的一种语言模型,可以根据问...
字节跳动杨震原:抖音如何用好机器学习
今天我会分享下公司内部业务的一些实践经验:火山引擎是怎样支持抖音用好机器学习的。 首先说说为什么要聊机器学习,什么场景、什么情况下要用机器学习系统?用机器学习会有什么样的挑战?我们是怎么解决这些挑战的? 用... 机器学习是一件既复杂又昂贵的事情。那抖音是怎么处理这个既复杂又昂贵的事情,更好地使用机器学习助力业务发展的呢? 好用的机器学习,要又快又便宜 先简单介绍一下我们的平台,我们最主要的两个平台,一个是推荐广告平...
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... 模型名称 模型简介 逻辑回归 逻辑回归是经典的统计学习分类模型,是在线性回归的映射中加一层非线性函数映射,先把该样本的特征线性求和,然后使用逻辑斯蒂函数将值映射到 0 到 1 之间,表示该样本隶属于各类别的概率...
