原文:使用 Kafka 在生產環境構建大規模機器學習

智能實時應用為所有行業帶來了革命性變化。機器學習及其分支深度學習正蓬勃發展,因為機器學習讓計算機能夠在無人指引的情況下挖掘深藏的洞見。這種能力正是多種領域所需要的,如非結構化數據分析 圖像識別 語音識別和智能決策,這完全不同於傳統的編程方式 如 Java .NET 或 Python 。機器學習並非新生事物,大數據集的出現和處理能力的進步讓每一個企業都具備了構建分析模型的能力。各行各業都在將分析模 ...

2017-11-14 08:35 0 1119 推薦指數:

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大規模機器學習(Large Scale Machine Learning)

本博客是針對Andrew Ng在Coursera上的machine learning課程的學習筆記。 目錄 在大數據集上進行學習(Learning with Large Data Sets) 隨機梯度下降(Stochastic Gradient Descent ...

Sat Jul 07 22:29:00 CST 2018 0 970
Adam:大規模分布式機器學習框架

引子 轉載請注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/46676515 又是好久沒寫博客,記得有一次看Ng大神的訪談 ...

Tue Jul 25 00:02:00 CST 2017 0 1885
大規模機器學習優化方法綜述

隨着大數據時代到來,盡管計算機硬件條件的改善,對於機器學習算法效率的要求並不會降低,而機器學習算法效率更多 ...

Tue Jun 28 00:10:00 CST 2016 0 4294
邏輯回歸:使用SGD(Stochastic Gradient Descent)進行大規模機器學習

Mahout學習算法訓練模型 mahout提供了許多分類算法,但許多被設計來處理非常大的數據集,因此可能會有點麻煩。另一方面,有些很容易上手,因為,雖然依然可擴展性,它們具有低開銷小的數據集。這樣一個低開銷的方法是隨機梯度下降(SGD)算法,Logistic回歸。該算 ...

Tue Sep 03 23:29:00 CST 2013 0 13593
吳恩達機器學習筆記 —— 18 大規模機器學習

本章講了梯度下降的幾種方式:batch梯度下降、mini-batch梯度下降、隨機梯度下降。也講解了如何利用mapreduce或者多cpu的思想加速模型的訓練。 更多內容參考 機器學習&深度學習 有的時候數據量會影響算法的結果,如果樣本數據量很大,使用梯度下降優化參數時,一次 ...

Sat Aug 04 17:59:00 CST 2018 0 733
使用PyCaret構建機器學習模型

作者|LAKSHAY ARORA 編譯|VK 來源|Analytics Vidhya 概述 PyCaret是一個超級有用的Python庫,用於在短時間內執行多個機器學習任務 學習如何依賴PyCaret在幾行代碼中構建復雜的機器學習模型 介紹 我建立的第一個機器學習模型 ...

Tue Jun 30 22:47:00 CST 2020 0 2203
 
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