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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

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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... #### 简介Plotly 是一个非常强大的开源数据可视化框架,它通过构建基于 HTML 的交互式图表来显示信息,可创建各种形式的精美图表。本文所说的 Plotly 指的是 Plotly.js 的 Python 封装,plotly本身是个生态非常复杂...

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...

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,... 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 工程化实践,全面介绍如何以开发者的极致体...

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机器学习课程介绍-优选内容

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... 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...
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... 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...
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... #### 简介Plotly 是一个非常强大的开源数据可视化框架,它通过构建基于 HTML 的交互式图表来显示信息,可创建各种形式的精美图表。本文所说的 Plotly 指的是 Plotly.js 的 Python 封装,plotly本身是个生态非常复杂...
我的技术年终总结——机器学习 |社区征文
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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,... 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 工程化实践,全面介绍如何以开发者的极致体...

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

字节跳动经过业务实践打磨的机器学习技术首次亮相开发者社区,由技术负责人项亮公开深度分享;同时,承载机器学习平台的超大规模 HPC 基础设施也首度在社区分享。 **《火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践》**项亮|火山引擎机器学习系统负责人本次分享围绕数据加速、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 工程化实践,全面介绍了如何以开发者的极致体验为核心,进行机...

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...

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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。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机...

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

这些管理问题其实也是机器学习模型训练过程中比较大的痛点。本文将针对这些痛点,介绍我们如何进行机器学习平台的架构设计。## 云原生机器学习平台架构设计我们主要在两方面做了投入:一是高性能计算和存储的规模化调度;二是模型分布式训练的加速。### 高性能计算和存储的规模化调度——挑战#### 计算侧在高性能计算方面,调度的挑战是非常大的。前面已经说过,我们的需求多种多样,这就导致在计算侧,首先会有各种新硬件。...

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...

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

点击上方👆蓝字关注我们! ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/088f135c08444b698de3941f6dd41a04~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926061&x-signature=MahRWjJXk6EPjMO8IwIQoma3l5M%3D) 本文主要介绍了火山引擎云原生机器学习平台在高性能计算和存储的规模化调度上的架构设计,如何对模型分布式训练进行加速,以...

揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术

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,承载机器学习平台的 **超... **《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 工程化实践,全面介绍如何...

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...

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