机器学习股票预测
社区干货
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
主要分类是根据机器学习在训练过程中是否有标签。- 监督学习:训练的数据集全部都有标签,根据标签的特点 监督学习可以分为两类问题:回归和分类,回归问题的标签是连续的数值,比如预测房价、股市等,分类问题的标签是离散的数值,比如人脸识别、判断是否正确等,判断两款运营策略哪种更有效。分类...
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...
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
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,机器学习系统能够以新数据为基础做出预测。它利用统计方法...
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AI 和机器学习:探索智能科技的未来 | 社区征文
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,机器学习系统能够以新数据为基础做出预测。它利用统计方法...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
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,以及平台如何满足开发过程的标准化和团队协作的需求。 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...
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,该模型可能会发生“过拟合”。如果模型太简单,而忽略了许多重要特征,则可能会发生“欠拟合”。因此,要构建准确的机器学习模型,用户需要有一种策略来确保模型不会过拟合或欠拟合,以确保预测的准确性。下面,我们将讨论如...
开放的AI基建,让AI普惠更进一步
在刚刚结束的2022火山引擎FORCE原动力大会上,火山引擎发布了全新的机器学习平台和推荐平台的多云部署解决方案,其能够应用于科研开发、运营优化等场景中,为更多用户提供全面且领先的数智化系统服务。 火山引擎机器学... 蛋白质结构预测等其他不同领域。AI大模型是大势所趋,而大模型的训练任务对显存、计算和通信能力都产生了很大的挑战。所以如何针对 Transformer 模型结构的特点,结合硬件的特性,充分发挥计算系统的并行计算能力,对于...
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
# 人工智能-基于机器学习的环境污染影响评估随着全球工业化和城市化的加速发展,环境污染问题日益凸显,对人类生存和健康造成了严重威胁。为了更有效地监测和评估环境污染的影响,人工智能(AI)技术在环境科学领域展... 这可以通过绘制预测值和真实值的对比图、特征重要性图等方式来实现。```import matplotlib.pyplot as plt# 绘制预测值与真实值对比图plt.scatter(y_test, y_pred)plt.xlabel('True Values')plt.ylabel('Pr...
在线学习FTRL介绍及基于Flink实现在线学习流程|社区征文
# 背景目前互联网已经进入了AI驱动业务发展的阶段,传统的机器学习开发流程基本是以下步骤:数据收集->特征工程->训练模型->评估模型效果->保存模型,并在线上使用训练的有效模型进行预测。这种方式主要存在两个瓶颈:模型更新周期慢,不能有效反映线上的变化,最快小时级别,一般是天级别甚至周级别。另外一个是模型参数少,预测的效果差;模型参数多线上predict的时候需要内存大,QPS无法保证。针对这些问题,一般而言有两种解决方...
亚马逊云科技 -- AIGC 时代的数椐基础设施|社区征文
### 亚马逊云科技 -- AIGC时代的数椐基础设施>> - Amazon OpenSearch(AOS):开源搜索和分析引擎> - Amazon SageMaker:全面机器学习服务> - Amazon Bedrock:完全托管服务> - Amazon Augmented AI:机器学习预测的人工审核> - Amazon CodeGuru Security:机器学习自动推理开发周期检测、跟踪、修复代码安全漏洞### Amazon OpenSearch(AOS)> Amazon OpenSearch(AOS)亚马逊云计算服务提供开源搜索和分析引擎,基于开源项目Elas...
可信联合建模
火山引擎可信隐私计算平台提供基于联邦学习和可信执行环境的可信联合建模能力。联邦学习(Federated Learning,简称FL),也称联邦机器学习,是一种分布式机器学习算法,在不交换原始数据的前提下,帮助多个参与方共享数据价值,实现数据可用但不可见。可信执行环境(Trusted Execution Environment,简称TEE),一种基于硬件的安全机制,将参与计算的代码和数据加载至一个受CPU保护的可信环境中,在机密性和完整性上提供保护。 前提条件...
