为具体问题选择最合适的ML算法。 作者：Sukanya Bag 编译：McGL 当我开始走上数据科学的职业道路，我经常面临的问题是为我的具体问题选择最合适的算法。...现在我们已经对机器学习任务的类型有了一些直觉，让我们基于问题陈述来探索现实生活中最流行的算法及其应用！ 在看完这篇文章后，可以尝试处理这些问题！我可以保证你会学到很多，非常多！...推荐系统 问题陈述22 - 无人驾驶汽车驾驶行为的优化 解决该问题的机器学习算法—— 强化学习 问题陈述23 - 通过医学扫描图诊断疾病 解决该问题的机器学习算法—— 卷积神经网络 问题陈述24 - 在不同的需求周期中平衡电网的负荷...解决该问题的机器学习算法—— 强化学习 问题陈述25 - 当你正在处理时序数据或序列（例如，音频记录或文本） 解决该问题的机器学习算法—— 循环神经网络 LSTM 问题陈述26 - 提供语言翻译 解决该问题的机器学习算法...—— 循环神经网络 问题陈述27 - 为图片生成标题 解决该问题的机器学习算法—— 循环神经网络 问题陈述28 - 聊天机器人，可以解决更细微的客户需求和查询 解决该问题的机器学习算法—— 循环神经网络
所以如果不是视图所需要的变量，可以不定义在 data 中，可在外部定义变量或直接挂载在vue实例上，以避免造成资源浪费。...注意 onPageScroll 的使用，onPageScroll 进行监听时，视图层会频繁的向逻辑层发送数据； 多使用css动画，而不是通过js的定时器操作界面做动画 ?...优化样式渲染速度 如果页面背景是深色，在vue页面中可能会发生新窗体刚开始动画时是灰白色背景，动画结束时才变为深色背景，造成闪屏。这是因为webview的背景生效太慢的问题。...另外nvue页面不存在此问题，也可以更改为nvue页面。...总结 性能优化可以总结以下几点： 1、减少页面级渲染 2、能用CSS解决的，不要用JS 3、减少M级图片，在保证分辨率的同时，尽量压缩图片 4、减少包的体积，去掉不必要的图片，字体文件备份文件等
性能优化一直伴随着应用的整个生命周期，除了之前文章中提到的软件绘制、过度绘制和UI耗时，还有什么方法可以增强应用性能、提升用户体验？本文将重点分享UI、Render等线程执行碎片化问题及优化方案。...经华为终端开放实验室测试发现，上述应用已在新版本优化该问题，用户可及时更新版本获取更好的使用体验。 3....问题原因和优化建议 只从systrace线程间的唤醒关系确认，指向三方应用内部使用的Chromium内核，本文主要通过总结历史问题而给出优化建议，希望应用厂商可以在需求开发的同时，关注到产品性能和维测补齐...和浏览内核的GPU内存策略相关：为优化崩溃率问题，三方使用的浏览内核对GPU内存使用降级方案。这里应用一般会优先保稳定性，建议不要太偏激即可。...软件绿色联盟联合华为终端开放实验室，对大量应用卡顿现象进行了分析，并将以专题文章的形式对这些影响因素逐个分析，助力应用开发者解决问题。 · END ·
在营销中使用AI和ML广泛应用，是积累数据和优化数据利用率以增加盈利的必要步骤。 WorkFusion【1】通过其智能流程自动化机器人提供此类解决方案，可同时收集和分析来自多个来源的数据。...以下是三种前言的技术，能够使公司领先于竞争对手： AI使用大量数据来识别有价值的模式 营销人员在数据驱动的广告中面临的一个常见问题是，如果没有适当的技术，那么分析和营销软件很难处理大规模“脏”数据。...公司正在寻求以比现有解决方案更省时且成本更低的方式整合所有这些工具的方法。 ? 解决这一困境的一种方法是使用人工智能来分析来收集所有这些工具、平台和数据集的输出结果，以帮助找出一种新模式。...微软就是这样一家使用ML开发多感官体验的公司，它可以检测客户的视线，声音，触觉，手势甚至目光，以便与他们进行全面的互动，模仿真实的事物。...AI平台从用户一开始使用网站就记录他们的行为，并基于此为用户提供独一无二的内容。 总结 在业务中实施人工智能对于寻求优化营销的公司至关重要。
但是，从机器学习的最擅长角度来看，建模部分至关重要，因为完善的ML模型可能会为公司带来很多价值。 在建模阶段，数据科学家正在解决优化任务：使用给定的数据集，目标-最大化所选指标。...参数优化需要对算法和核心ML概念有深入的了解； 3. 需要软件工程技能(码畜们存在的意义)来让输出的代码易于理解、部署。 这就是为啥我们需要AutoML。...在开始使用AutoML之前，请考虑先找咨询公司来个项目(译者：瓜娃子作者是咨询公司的托吧)，这可能首先帮助您制定数据科学策略。大多数AutoML解决方案提供商也提供咨询服务并不是巧合。...而我们在开始使用AutoML之前仅仅需要几行代码。 但是，如果数据科学团队的建模部分不是最关键的任务，则你的公司流程中显然存在问题。...该模型本身可以显示很高的分数，但是由于你解决了错误的问题（业务理解）或数据有偏见，并且必须对其进行重新训练（数据探索）或由于模型过于复杂，因此使用该模型不会被部署。
机器或者说计算机只理解数字，我们所有的而计算，计算机都会将这些转换成某种方式数字表示进行处理，使这些机器能够通过从数据中学习而不是像编程那样的预定义指令来解决问题。...使用数据找到函数的最佳参数的问题（或过程）在 ML 中称为模型训练。因此，简而言之，机器学习是编程以优化最佳可能的解决方案，我们需要数学来理解该问题是如何解决的。...线性代数是解决在机器学习模型中表示数据和计算问题的数学基础。 它是数组的数学——技术上称为向量、矩阵和张量。...降维并不意味着从数据中删除特征，而是寻找新特征，这些特征是原始特征的线性函数并保留原始特征的方差。 找到这些新变量（特征）转化为找到收敛于解决特征向量和特征值问题的主成分（PC）。...如果没有，这里是一个列表，仅举几例： 数据统计 化学物理 基因组学 词嵌入——神经网络/深度学习 机器人 图像处理 量子物理学 我们应该知道多少才能开始使用 ML / DL 现在，重要的问题是如何学习对这些线性代数概念进行编程
但是，从机器学习的最擅长角度来看，建模部分至关重要，因为完善的ML模型可能会为公司带来很多价值。 在建模阶段，数据科学家正在解决优化任务：使用给定的数据集，目标-最大化所选指标。...参数优化需要对算法和核心ML概念有深入的了解； 3. 需要软件工程技能(码畜们存在的意义)来让输出的代码易于理解、部署。 这就是为啥我们需要AutoML。 ?...在开始使用AutoML之前，请考虑先找咨询公司来个项目(译者：瓜娃子作者是咨询公司的托吧)，这可能首先帮助您制定数据科学策略。大多数AutoML解决方案提供商也提供咨询服务并不是巧合。 ?...而我们在开始使用AutoML之前仅仅需要几行代码。 但是，如果数据科学团队的建模部分不是最关键的任务，则你的公司流程中显然存在问题。...该模型本身可以显示很高的分数，但是由于你解决了错误的问题（业务理解）或数据有偏见，并且必须对其进行重新训练（数据探索）或由于模型过于复杂，因此使用该模型不会被部署。
刚刚发布的PerceptiLabs 0.11已迅速成为TensorFlow的GUI和可视API，旨在解决这些挑战。它基于复杂的可视ML建模编辑器构建，您可以在其中拖放组件并将它们连接在一起以形成模型。...还有一些调试工具，可在构建模型时为您提供提示，警告和错误，以便您可以查看出现问题的地方并立即进行修复。 PerceptiLabs使您可以选择自己的工作方式。...PerceptiLabs的统计视图使您可以实时查看和了解模型的性能 PerceptiLabs还可以训练和验证模型，并提供丰富的统计视图，使用户能够了解模型的性能，同时提供有关每个操作和变量的实时分析。...您可以轻松跟踪和了解渐变的行为，执行实时调试以及查看在何处优化模型。...立即开始使用PerceptiLabs建立模型！ PerceptiLabs是免费版本，可以在您的计算机上本地运行，也可以在Docker和企业版中运行。准备好检查了吗？立即下载并运行： ?
还有人强调，深度学习（DL）方法在遥感应用中的分布非常偏向于一个已解决的问题：特征检测（例如建筑物测绘，道路提取等）。...TL 意味着将训练的 ML 模型应用于不同地理区域或时间周期，以解决相同或类似的问题。一些专家认为，这种对未知区域或时间步长的推断可能会产生高度不可靠的估计。...其他问题涉及多制度混沌系统中的外推 - 在一种制度中训练的ML模型是否可以外推到另一种制度？但我们也可以开始使用ML模型来理解和预测系统的政权依赖性。...另一个有趣的应用是因果关系，尽管ML是线性方法（如相关性）的非线性扩展，但同样的问题就是它可以学习关联或模式，而不是因果关系。但是，一些ML技术试图学习因果关系，例如气候变量之间的关系。...来自不同领域的参与者，如运营气象服务、能源（如风能和太阳能预报）和水文（如洪水预报））部门在使用ML进行后处理以优化其预测建模系统方面有着共同的兴趣，并提供从短期（数小时到数天）到扩展范围（月）再到季节性前景的预测
（3）投影坐标系 多源数据集通常有不同的坐标系。为了整合来自同一区域的不同来源的数据，需要将数据重新投影到同一个坐标系。GDAL,Proj4,ESMF重投影工具包是解决这个问题的常见解决方案。...为了测量每个输入变量的影响，对排除所有变量的模型输出和排除一个变量或固定所有其他变量的值进行比较，只调整一个输入因素的权重，以发现模型输出如何变化。...目前解决这一问题主要两个趋势：一个是在传统建模框架中部分使用人工智能或AI平台；另一个是将物理定律纳入基于ML的方法，以提高数据驱动模型的可解释性。...6.9起源、可再现性、可复制性、可重用性 地球人工智能研究四个广泛和相互关联的问题包括： （1） 起源：训练数据、人工智能模型、软件和硬件从哪里来，在报告研究结果之前，这些数据经历了什么变化？...起源对于地球人工智能模型被公众理解是至关重要的，而人工智能的标准化来源框架将是解决这个问题的理想解决方案。
很多研究员和工程师都遇到机器学习计算受限问题，我们认为Cloud TPU将成为一个极好的解决方案。例如：一个Cloud TPU能在24小时内训练ResNet-50模型达到75%的精度。 ?...现在开始使用Cloud TPU，当谷歌在今年晚些时候推出TPU pod后，客户可以因为时间到精确度的显著提高而获得极大的收益。...Amazon ML的预测能力限于三种选择：二元分类、多类分类和回归。也就是说，这个Amazon ML服务不支持任何无监督的学习方法，用户必须选择一个目标变量在训练集中标记它。...这种高度自动化水平既是亚马逊ML使用的优势也是劣势。如果您需要全自动但有限的解决方案，该服务可以满足您的期望。如果没有，那就是SageMaker工具。...Predicion API类似于Amazon ML。它的简约方法缩小到解决两个主要问题：分类（二元和多类）和回归。训练好的模型可以通过REST API接口进行部署。
组织正在寻找具有深度学习技能的人，无论他们在哪里。从竞争开始到开放采购项目和大额奖金，人们正在尝试一切可能的事情来利用这个有限的人才。...TensorFlow的典型“流” 在TensorFlow中实施MLP TensorFlow的限制 TensorFlow与其他库 从哪里去？ 何时应用神经网络？ 现在，神经网络已经成为焦点。...如果你想解决这些网络的现实生活中的问题，准备购买一些高端的硬件！ 一般解决神经网络问题的方法 神经网络是一种特殊类型的机器学习（ML）算法。...因此，作为每个ML算法，它遵循数据预处理，模型构建和模型评估的通常的ML工作流程。为了简洁起见，我列出了如何处理神经网络问题的DO DO列表。...快速到2012年，深层神经网络架构赢得了ImageNet的挑战，这是一个从自然场景识别物体的巨大挑战。它继续在所有即将到来的ImageNet挑战中统治其主权，从而证明了解决图像问题的有用性。
美丽的法兰绒 (中) 容器网络硬核技术内幕 (13) 美丽的法兰绒 (下) 我们发现，flannel的最大优点是简便，部署和配置工作非常简洁，但它也有一些明显的缺陷和限制： flannel无法支持多租户...那么，有没有一种更好的方案，解决flannel的这些问题呢？...让我们回忆一下OpenStack时代—— 在OpenStack Neutron中，一开始使用OpenFlow作为各个vSwitch的控制平面，如下图所示： 在Neutron的标准模型中，vSwitch...如果数据包需要发送到在远端宿主机上的VM，封装VXLAN隧道发送，接收到来自远端vSwitch的数据包时则解开VXLAN封装，将里面封装的有效数据包送到其目标VM； 对于未知MAC/IP，不知道应当送到哪里的数据包...第三方SDN控制器向neutron安装自己的ML2 plugin后，就可以实现基于层次化端口绑定的硬件SDN Overlay了。
这是一个不同的learning-to-rank模型，针对不同的目标函数进行了优化。除了排名算法，我们还有其他个性化的建议，出现在产品的不同部分。...将具有问题并希望将其添加到站点的用户指向预先存在的答案也很重要。因此，大量的努力被用来去检测重复的问题，特别是在创建初期。 ? 我们当前的解决方案是基于训练具有重复/非重复标签的二元分类器。...例如，如果我从机器学习的专家那里收到一个upvote到机器学习的答案，这应该比从那个主题没有专业知识的随机用户多计数。endorsements和其他user-to-user特征也是如此。...你也许会想，解决问题的方法是使用ML模型来检测这些问题。在Quora，我们有几个模型可以检测与内容质量相关的不同问题。...出于这个原因，我们有一个ML模型，预测用户写一个给定问题的答案的概率。 这允许我们的系统以不同的方式确定这些问题的优先级。
从 20 世纪 60 年代以来，数学家们开始使用计算机帮助发现规律和提出猜想，但人工智能系统尚未普遍应用于理论数学研究领域。...DeepMind 的人工智能实验涵盖了可以在《星际争霸 II 》中获胜的系统，以及用于应用程序推荐和数据中心散热优化的机器学习模型。...监督学习的定义是通过使用标记数据集训练算法，来对数据进行分类、预测结果等，并且它已应用于欺诈检测、销售预测和库存优化等领域。...正如 Geordie Williamson 教授所说：“数学问题一度被认为是最具智力挑战性的问题……虽然数学家们已经使用ML来帮助分析复杂的数据集，但这是我们第一次使用计算机来辅助形成猜想，或为数学中未经证实的想法提出可能的突破路线...在纽结理论中，不变量不仅用于解决扭结之间的区别问题，还可以帮助数学家理解纽结的性质，以及它是如何与数学的其他分支相联系的。
ML表示机器学习，DEV表示开发，本专栏旨在为大家分享作为算法工程师的工作，机器学习生态下的有关模型方法和技术，从数据生产到模型部署维护监控全流程，预备知识、理论、技术、经验等都会涉及，近期内容以入门线路为主...怎么解决。 模型层面还是规则层面解决。 解决方案的影响面是多少，会不会导致出现新的问题。 评价指标设计。 分析上述模型是否生效。 上面都是自评，可能还要交给测试、产品之类的评价。 工程化上线。...另外解决线程不安全的方法，还有一个比较丑的操作是创造和线程数一样多的模型，这样能解决，但是内存就会成倍增加。...经常会问一个具体问题，你要怎么解决，这需要你对整个算法问题有一个完整的思路套路，而且要想的细致，例如小到用什么特征，特征体系是什么样的。 算法现在似乎并不比其他技术岗高，重点是你的技术要够强。...资料从哪里来。第一优先级的东西，一般都是比较浅显的技能类，这个百度、谷歌、github、知乎之类的即可找到；第二优先级，论文、github。
我还建议您安装Microsoft.ML和 Microsoft.ML.AutoML，因为AutoML是开始使用 ML.NET 的好方法。...二元分类问题和多类分类问题之间的主要区别在于，对于二元分类问题，只有两个可能的值，而在多类分类问题中，有三个或更多可能的类别可能属于某些东西。...推荐模型在电影、音乐和产品推荐系统中很受欢迎，在这些系统中，重复用户很常见，每个人都可以从用户找到他们最喜欢的内容中受益。...聚类分析通常通过选择任意数量的聚类并允许机器学习遵循 K-Means 聚类算法来优化每个聚类的中心位置，以最小化从每个数据点到其聚类中心的总距离。聚类算法还倾向于在可能的情况下尝试将聚类彼此隔开。...与分类问题一样，您必须为 ML.NET 提供各种不同大小、照明和排列方式的标记图像，这些图像具有您尝试检测的事物，以便对图像进行可靠的分类。
由于某些原因，回归和分类问题总会引起机器学习领域的大部分关注。多标签分类在数据科学中是一个比较令人头疼的问题。在这篇文章中，我将给你一个直观的解释，说明什么是多标签分类，以及如何解决这个问题。...scikit-multilearn库地址：http://scikit.ml/api/datasets.html 你可以从MULAN package提供的存储库中找到实际的数据集。...好了，现在我们已经准备好了数据集，让我们快速学习解决多标签问题的技术。...4.解决多标签分类问题的技术 基本上，有三种方法来解决一个多标签分类问题，即: 1.问题转换 2.改编算法 3.集成方法 4.1问题转换 在这个方法中，我们将尝试把多标签问题转换为单标签问题。...现在，让我们看一下解决多标签分类问题的第二种方法。 4.2改编算法 改编算法来直接执行多标签分类，而不是将问题转化为不同的问题子集。例如，kNN的多标签版本是由MLkNN表示的。
另一个现有的解决方案是 Spark ML，它是 Spark 的一个本地机器学习库，支持许多与 scikit-learn 相同的算法来解决分类和回归问题。...它还具有诸如树集合和网格搜索之类的元估计器，以及对多分类问题的支持。 ? 分布在不同的维度上 如上所示，Spark ML 将针对分布在多个执行器上的数据来训练单个模型。...最后，我们希望将我们的训练分布在与 Spark ML 不同的维度上。当使用中小型数据时，将数据拟合到内存中不是问题。...分布式训练——使用 Spark 进行分布式元估计训练，支持以下算法：带网格搜索和随机搜索的超参数优化、带随机林的树集合、额外树和随机树嵌入，以及一对一和一对多的多分类策略。...开始 要开始使用 sk-dist，请查看安装指南。代码库还包含一个示例库，用于说明 sk-dist 的一些用例。欢迎所有人提交问题并为项目做出贡献。
大数据文摘出品 来源：medium 编译：徐玲、Aileen 几天前，我开始考虑如果必须重新开始学习机器学习和数据科学，我将从哪里开始？有趣的是，我如今想象的路径与我刚开始时实际走的路径完全不同。...Kaggle微课程 我知道从这里开始可能很奇怪，许多人希望从最沉重的基础和数学视频开始，以充分了解每种ML模型背后发生的事情。但是从我的角度出发，从实用和具体的角度出发有助于更好地了解整个情况。...价格：免费 链接： https://www.kaggle.com/learn/python Pandas Pandas将为我们提供开始使用Python处理数据的技能。...价格：免费 链接： https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning 中级机器学习 这是对前面的补充，但是在这里，你将第一次使用分类变量，并处理数据中的空字段...链接： https://www.kaggle.com/c/home-data-for-ml-course 至此，你已经具有丰富的实践经验，并且会觉得自己可以解决很多问题，但很有可能是你不完全了解所使用的每种分类和回归算法背后的情况
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
