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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... 学习和体验系统的各种使用场景,把握人因工程的要领,确保系统在助力用户工作的同时还能给用户带来更愉悦的体验。此外,工程师还需要在设计过程中考虑机器学习系统产生的各种隐含风险,避免系统因学习内容的偏差和错误...
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... 一个简单的项目中也存在着机器学习的真谛。经过项目的初步实现,我对机器学习有了新的认识,涉及到特征工程、模型选择和训练等,都是机器学习行业的重要内容,同时我对数据处理的格式化标准化的掌握也更加熟练了。经...
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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... 一个简单的项目中也存在着机器学习的真谛。经过项目的初步实现,我对机器学习有了新的认识,涉及到特征工程、模型选择和训练等,都是机器学习行业的重要内容,同时我对数据处理的格式化标准化的掌握也更加熟练了。经...
针对算法工程师的快速入门
开通机器学习平台服务以及平台强依赖的对象存储(TOS)和镜像仓库(CR)服务,详见操作步骤。 以主账号登录火山引擎控制台,创建第一个子账号。将该子账号配置为机器学习平台管理员,用来完整地体验机器学习平台功能,详见操作步骤。后续在机器学习平台中的所有操作均使用该子账号即可。 准备机器,申请资源组 以子账号登录火山引擎控制台,在顶部菜单栏中创建【购买及试用咨询】的工单,可参考如下模板填写工单内容:问题描述:产品试用 意向...
揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术
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... 进行机器学习平台的设计与实现,带大家了解当前机器学习应用落地过程中的挑战以及火山引擎如何应对这些挑战。分享主要内容:1. 机器学习应用开发过程中的挑战2. 火山引擎机器学习平台的架构3. 字节跳动内部及...
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...
揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术
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... 进行机器学习平台的设计与实现,带大家了解当前机器学习应用落地过程中的挑战以及火山引擎如何应对这些挑战。分享主要内容:1. 机器学习应用开发过程中的挑战2. 火山引擎机器学习平台的架构3. 字节跳动内部及行业...
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...
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... 这里我们挑重点的内容简单介绍一下。 ## 其他优化与实践 说明 运维团队...
