机器学习的核心
社区干货
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... 密度估计是是概率统计学的基本问题之一,就是由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题。大多数人已经熟悉了其中一种常用的密度估计技术:直方图。- 排序学习是信息检索和搜索引擎研究的核心问题之一,通过...
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...
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... 全面介绍如何以开发者的极致体验为核心,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...
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... 全面介绍如何以开发者的极致体验为核心,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...
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机器学习的核心-优选内容
机器学习的核心-相关内容
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... 决策树的核心问题是决策树分支准则的确定,以及分裂点的确定。 随机森林 在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由单棵树输出的类别的众数而定。随机森林中每棵树的训练数据是从原训...
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... 决策树的核心问题是决策树分支准则的确定,以及分裂点的确定。 随机森林 在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由单棵树输出的类别的众数而定。随机森林中每棵树的训练数据是从原训...
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... 全面介绍如何以开发者的极致体验为核心,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...
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...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
最核心的资源调度,我们同样进行了特别的优化:通过容器云进行调度任务,镜像打包模型代码,分布式存储数据集;多卡、分布式的训练任务将优先满足机内总线和集群网络拓扑;推断服务支持多个小服务共享同一块GPU,GPU成本进一步降低;推断资源池能在闲时拆借资源,用于训练任务,有效实现潮汐资源调度,GPU利用率得到极大提高。 此外,对于整个机器学习的核心——软硬件性能的优化,字节跳动技术团队还在几年机器学习平台建设过程中沉淀出了两...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
最核心的资源调度,我们同样进行了特别的优化:通过容器云进行调度任务,镜像打包模型代码,分布式存储数据集;多卡、分布式的训练任务将优先满足机内总线和集群网络拓扑;推断服务支持多个小服务共享同一块GPU,GPU成本进一步降低;推断资源池能在闲时拆借资源,用于训练任务,有效实现潮汐资源调度,GPU利用率得到极大提高。 此外,对于整个机器学习的核心——软硬件性能的优化,字节跳动技术团队还在几年机器学习平台建设过程中沉淀出了两...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
最核心的资源调度,我们同样进行了特别的优化:通过容器云进行调度任务,镜像打包模型代码,分布式存储数据集;多卡、分布式的训练任务将优先满足机内总线和集群网络拓扑;推断服务支持多个小服务共享同一块GPU,GPU成本进一步降低;推断资源池能在闲时拆借资源,用于训练任务,有效实现潮汐资源调度,GPU利用率得到极大提高。 此外,对于整个机器学习的核心——软硬件性能的优化,字节跳动技术团队还在几年机器学习平台建设过程中沉淀出了两...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
然后由边缘节点逐步转发到核心节点上。CDN部署的CDN节点其实就属于边缘节点,这样,用户请求静态资源时,可以在边缘节点上获得,而不需要经过层层转发后从核心节点获得。# 机器学习(ML)越来越...
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。