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Hadoop实操
专注Apache Hadoop，CDH和HDP的实操，如安装部署，安全配置，排障过程，经验分享，性能
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0815-CML中的模型共享和MLOps简介
机器学习
apache
深度学习
神经网络
人工智能
如今机器学习（ML）的应用门槛大大降低，在许多组织许多项目中的使用越来越普遍。但是在模型投产之后，仍会有许多意想不到的挑战。许多企业已成功地将最初的少数模型投入生产，但仍然在努力简化、扩展和优化模型的部署和管控方式，从而在其业务的每个单元中服务于数量越来越多的机器学习场景和用例。事实证明，机器学习最困难的部分实际上不是开始的建模和训练，而是最后一公里：在生产应用程序中有效部署、操作和管控机器学习模型。这最后一公里的挑战可分为三大类：
Fayson
2020-11-03
797
0
0511-正式合并完成后Cloudera推出新的大数据平台CDP
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
专用宿主机
Cloudera在今天主要阐述了将要推出的统一旗舰产品CDP（Cloudera Data Platform），它也是Cloudera新兴的“企业数据云”战略的核心。同时宣布的还有他们将继续支持现有的CDH和HDP平台一直到2022年，同时在这3年对现有的产品还会进行交叉组合。
Fayson
2019-11-28
1.4K
0
人工智障 2 : 你看到的AI与智能无关
智能客服机器人
深度学习
神经网络
人工智能
两年前，写了一篇文章《为什么现在的人工智能助理都像人工智障》，当时主要是怼“智能助理们”。这次呢则是表达 “我不是针对谁，只是现在所有的深度学习都搞不定对话AI”，以及“你看都这样了，那该怎么做AI产品”。
Fayson
2019-11-28
1.2K
0
0499-如何使用潜水艇在Hadoop之上愉快的玩耍深度学习
yarn
node.js
hadoop
深度学习
机器学习
Hadoop是时下最流行的企业级开源大数据平台技术，你可以将它部署在本地，也可以部署在云端。而深度学习，对于企业用户来说举几个简单的例子，常见的场景包括语音识别，图像分类，AI聊天机器人或者机器翻译。为了训练深度学习/机器学习模型，我们可以利用TensorFlow/MXNet/Pytorch/Caffe/XGBoost等框架。有时这些框架也会被一起使用用于解决不同的问题。
Fayson
2019-11-27
823
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刘汨春：AI大数据在企业全链业务中的应用和价值（上）
人工智能
大数据
深度学习
AI和数据科学就像硬币的两面，AI是从背面去看，数据科学是从正面去看。只要从数据中能得到智慧的科学，就是数据科学。AI理论有两条主线，第一条主线是浅层学习，或者叫统计学模型，主要通过经验去积累，受后天学习和外部环境的影响。第二条主线是深度学习，这一理论更偏向于强调本体，而不是客观，本体认识世界是从世界的特征开始的。因此，人的学习有两个角度，这两个角度都有中间的学习方法，机器学习可以认为是一种方法，而不是理论，可以用浅层学习理论，也可以用深度学习理论。机器学习是一种常用的方法，这种方法会将各种技术手段融入进去，形成一个闭环，这个闭环会将企业的数据、流程、业务经验的整合过程全部自动化，这是强调自动化的一个学习方法过程。
Fayson
2018-08-17
1.1K
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如何在CDSW中使用GPU运行深度学习
深度学习
github
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 GPU是一种专门的处理器，对于加速高度并行化的计算密集型工作负载效果非常明显，尤其是在深度学习领域。理想的情况是你将GPU和CPU结合起来用于数据工程和数据科学的工作负载。典型的机器学习工作流程涉及数据准备、模型训练、模型评分和模型拟合。你可以在工作流程的每个阶段使用现有的通用CPU，并可选择性的使用专用G
Fayson
2018-07-12
1.8K
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