原文:机器学习实践心得:数据平台设计与搭建

机器学习作为近几年的一项热门技术,不仅凭借众多 人工智能 产品而为人所熟知,更是从根本上增能了传统的互联网产品。下文将基于本人所负责的个推大数据平台搭建工作,与大家分享个推数据平台架构方面的经验以及踩过的一些坑。 一 背景:机器学习在个推业务中的应用场景 作为独立的智能大数据服务商,个推主要业务包括开发者服务 精准营销服务和各垂直领域的大数据服务。而机器学习技术在多项业务及产品中均有涉及: 个推能 ...

2018-07-17 17:59 1 2966 推荐指数:

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机器学习基础与实践(二)----数据转换

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Wed Jun 29 00:46:00 CST 2016 8 31172
机器学习平台和深度学习平台

谷歌公司推出一款机器学习平台(AutoML(可视化工具(AutoML Vision)))新推出两个功能 :自然语言处理 AutoML Natural Language                                              翻译功能 ...

Fri Sep 06 18:42:00 CST 2019 0 2129
如何架构机器学习平台

越来越多企业开始尝试使用机器学习算法来预测业务,并逐渐在线上部署。但机器学习和深度学习的技术栈繁渣。有多种编程语言,运行环境。稳定性,可用性,维护方式不同以往的IT服务。技术负责人需要设计良好的架构,发掘业务潜力也要保障生产系统稳定性。本文主要介绍: 1.理解机器学习算法训练流程 ...

Wed Dec 13 18:45:00 CST 2017 0 6275
机器学习基础与实践(三)----数据降维之PCA

写在前面:本来这篇应该是上周四更新,但是上周四写了一篇深度学习的反向传播法的过程,就推迟更新了。本来想参考PRML来写,但是发现里面涉及到比较多的数学知识,写出来可能不好理解,我决定还是用最通俗的方法解释PCA,并举一个实例一步步计算,然后再进行数学推导,最后再介绍一些变种以及相应的程序。(数学 ...

Wed Jul 06 19:33:00 CST 2016 22 19695
每日一个机器学习算法——机器学习实践

知道某个算法,和运用一个算法是两码事儿。 当你训练出数据后,发觉模型有太大误差,怎么办? 1)获取更多的数据。也许有用吧。 2)减少特征维度。你可以自己手动选择,也可以利用诸如PCA等数学方法。 3)获取更多的特征。当然这个方法很耗时,而且不一定有用。 4)添加多项式特征。你在抓 ...

Wed Aug 27 02:53:00 CST 2014 0 4125
机器学习环境搭建

最近入坑机器学习,记录一下环境的搭建和numpy模块的几个重要函数 (一)安装Python3 python3直接在官网下载,单独下载的,不需要额外更改USER_BASE和USER_SITE,pip安装的包会放到包含了pip执行文件的路径下的Lib\site-packages中。 因此只要把 ...

Thu Oct 24 02:01:00 CST 2019 0 337
 
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