【技术分享】解密算法大赛TOP级选手TI-ONE使用技巧

2019腾讯广告算法大赛已圆满收官,但作为此次大赛合作伙伴的智能钛机器学习平台TI-ONE陪伴大家的旅程才刚刚开始。欢迎大家继续使用TI-ONE平台,现阶段我们仍然免费供大家使用。(点击文末‘阅读原文’,可直达TI-ONE平台哦)

为了更好地服务大家,给大家带来更好的产品使用体验。腾讯广告算法大赛特意联合智能钛TI-ONE一起开展了选手满意度调查,感谢大家的积极参与和认真反馈。

根据问卷调查结果,很多选手在此次比赛之前已经对TI-ONE平台有所了解,有的甚至已经是TI-ONE的忠实用户,还有一些选手因为参加此次大赛与TI-ONE平台首次结缘。进入复赛的329名选手中,有111位选手全程在TI-ONE平台完成比赛,167位选手部分比赛在TI-ONE平台实现。

在复赛期间,使用TI-ONE的278位选手中,有217位选手给出了7分以上(含7分,满分10分)的满意分,占比约78%,其中有31位选手给出了10分的满意分。感谢大家的信任和好评,TI-ONE也将不断完善,不辜负大家的期待。

从对选手的回访问卷中我们了解到,对于TI-ONE机器学习平台,大家比较重点关注的一些方面:

1.    平台是否能提供丰富的CPU、GPU、内存等计算资源

现阶段我们免费为单个用户提供了10核20GB内存的CPU资源、1块24G显存的GPU资源。开启收费以后大家可以根据需求购买使用。

2.    平台是否有内置的丰富框架和算法

TI-ONE目前已内置主流的机器学习和深度学习框架,例如Spark、PySpark、PyCaffe、PyTorch、TensorFlow等,大家可以按需取用。

内置的算法就更丰富了,包括机器学习算法、图算法、深度学习算法的主流算法。以下截图仅展示部分算法,想了解全部内置算法的同学请随时移步至TI-ONE哦。

3.    平台是否配备完善的产品使用说明文档

TI-ONE官网产品文档中心和控制台帮助文档中心,都会随着版本更新及时发布有关于平台的基本使用方法和常见使用问题介绍。

了解到大家在使用TI-ONE平台时,希望有更多的产品使用教程,能帮助大家快速上手。

首先,TI-ONE平台托拉拽搭积木式操作正是面向非专业级用户,一定程度上降低了上手难度,并且在智能钛AI社区,我们配备了机器学习相关教程视频,大家可以免费学习,丰富这方面的知识。

其次,针对专业级或者参赛级用户,因为已经具备了一定基础,我们提供了notebook这样的功能,帮助大家实现更多、更全的任务,并且也在规划和制定系统的教学课程中,各位宝宝们不用担心哦。

最后,在使用过程中如果有遇到问题,一方面可以在文档中寻求答案,另一方面也可寻求工作人员的帮助,或者在我们的社区发帖求助,我们也会积极反馈大家,帮助大家一起良好使用,充分发挥出TI-ONE的内在功能。

后续我们也将不断完善和优化产品文档,尝试更多的展示形式。如输出比赛专用教程文档、录制教学视频,开展workshop线下活动等,让大家更轻松地学习使用TI-ONE。大家如果有什么好的想法,也欢迎随时留言向我们反馈,每一条建议我们都会仔细阅读并且认真思考,如果您的建议被采纳,也会获得相应的奖励呢。

最后,我们有幸采访到此次腾讯广告算法大赛决赛前20的部分队伍,邀请他们分享此次比赛中使用TI-ONE的心得。接下来,我们看看各位比赛大佬们的分享:

Zksar团队(决赛第20):此次比赛第一次接触到TI-ONE平台,复赛期间使用平台完成最后的模型训练部分。主要使用Notebook,灵活性很大,用起来整体很流畅,不错的体验。一点小建议是希望优化工作流里安装包版本不兼容问题(已经在进行中啦~)。

慌呀哩团队(决赛第6):其实是在TI-ONE平台Notebook功能出来之后,才开始准备此次复赛。整个比赛过程,都在平台上使用Notebook实现,包括数据处理、特征工程、模型训练。虽然过程中有遇到一些小问题,但都顺利解决了,整体体验非常好。

Levy团队(亚军):性能很强,内存足够大。数据处理部分在本地处理好,使用TI-ONE平台完成最后的模型训练部分。使用Notebook调试代码,使用工作流训练模型,基本上能满足比赛需求。建议一开始的上手教程写得详细点(我们会陆续推出高阶的教学指导,欢迎大家持续关注智能钛AI社区教程区域)。

鱼遇雨欲语与余团队(冠军):蛮方便的,我自身没有大内存的机器,所以就在TI-ONE上使用TensorFlow组件来处理数据,处理好后再在本地进行调试。很满意的,解我燃眉之急。整体使用上,比去年强大了很多。

再次感谢各位大佬们对专访的支持,悉心分享使用心得,贴心反馈使用中的问题。TI-ONE的发展离不开各位用户朋友们的帮助和支持,也欢迎大家把智能钛TI-ONE分享给更多有需要的朋友们。我们会再接再厉,与大家一起共同打造一个简洁易用、有深度、有价值的机器学习平台。

原文发布于微信公众号 - 腾讯智能钛AI开发者(TI-ML-AI)

原文发表时间:2019-07-22

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