机器学习数据分析
社区干货
我的技术年终总结——机器学习 |社区征文
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,就必须对数据 进行分析。因此其过程可以简述...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
做机器学习项目,首先要先明确要解决的问题,其次,再针对问题选择一个算法,然后用对数据进行训练,找到一族函数中最合适的那一个形成最后的模型。# 机器学习入门环境准备## 背景:大多数互联网企业都提供有类似Notebook类的产品,采用交互式的方式进行数据分析、数据建模及数据可视化。主要实现大多都是基于jupyter 、Zeppelin进行定制化开发,重点会打通大数据计算、存储及底层资源管理,支持常见的机器学习和深度学习计算框架,算...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡,我们可以在相对较短的时间内完成训练过程并进行 A/B 测试验证。另外,**特征工程** **越来越自动化、** **端到端** **化**。在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过...
火山引擎 LAS 数据湖存储内核揭秘
**导读:** LAS 全称(Lakehouse Analysis Service)湖仓一体分析服务,融合了湖与仓的优势,既能够利用湖的优势将所有数据存储到廉价存储中,供机器学习、数据分析等场景使用,又能基于数据湖构建数仓供 BI 报表等业务使用。**全文目录:**- LAS 介绍- 问题与挑战- LAS 数据湖服务化设计与实践- 未来规划# **1. LAS 介绍****LAS 全称(Lakehouse Analysis Service)湖仓一体分析服务**,融合了湖与仓的优势,既能够利用湖...
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机器学习数据分析-优选内容
机器学习数据分析-相关内容
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应用于预测数据的数据上,一般链接在机器学习算子后面。字段设置特征列映射:设置模型中的特征列和数据中的特征列的映射关系。标签列:标签列,分类训练的依据。参数设置预测的列名:预测的列的名字。 2.2 one-hot 模...
项目经验分享:机器学习在智能风控中的应用|社区征文
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,处理规模性数据的效率很低,无法提...
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
训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡,我们可以在相对较短的时间内完成训练过程并进行 A/B 测试验证。另外, **特征工程** **越来越自动化、** **端到端** **化**。在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至...
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
而基于机器学习的方法能够利用大量的数据,从而更全面、精确地评估环境污染的影响。 说明 运维团队...
从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充: 能同时查询聚合指标和明细数据; 能支持多达几百列的维度和指标,且场景灵活变化,会不断增加; 可以高效地按ID过滤数据; 需要支持一些机器学习和统计相关的指标计算(比如 AUC)。 ︱技术选型字节内部有很多分析引擎,ClickHouse、 Druid、 Elastic Search、 Kylin等,通过分析用户需求后选择了ClickHouse: 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时延; ClickHouse 既适合聚合查询...
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...
