判别模型是一种对观测数据进行直接分类的模型,常见的模型有逻辑回归和感知机学习算法等。此模型仅对数据进行分类,并不能具象化或者量化数据本身的分布状态,因此也无法根据分类生成可观测的图像。
用于 IT 运营的人工智能(或简称 AIOps)仍然是开发人员、SRE 和 DevOps 专业人士的热门话题。鉴于当今跨混合和多云环境的可观测性工作的广泛性,AIOps 的案例尤其重要。与大多数可观测性平台一样,这一切都始于您的遥测数据:指标、日志、跟踪和事件。
作者:软件质量保障 知乎:https://www.zhihu.com/people/iloverain1024
强化学习(Reinforcement Learning,简称RL,又译为“增强学习”)这一名词来源于行为心理学,表示生物为了趋利避害而更频繁实施对自己有利的策略。例如,我每天工作中会根据策略决定做出各种动作。如果我的某种决定使我升职加薪,或者使我免遭处罚,那么我在以后的工作中会更多采用这样的策略。
我们都知道,对于有监督的机器学习中的分类问题,求解问题的算法可以分为生成模型与判别模型两种类型。但是,究竟什么是生成模型,什么是判别模型?不少书籍和技术文章对这对概念的解释是含糊的。在今天这篇文章中,我们将准确、清晰的解释这一组概念。
时刻做的怎么样,每个个体的目标就是最大化它积累的奖励(积累的奖励越多自然表示他做的更好).
用于序列预测问题的数据可能需要在训练神经网络(如长短期记忆递归神经网络)时进行缩放。
您的序列预测问题的数据可能需要在训练神经网络时进行缩放,例如LSTM递归神经网络。 当网络适合具有一定范围值(例如10s到100s的数量)的非标度数据时,大量的输入可能会降低网络的学习和收敛速度,并
神经常微分方程是对时序动态建模的不错选择。但是,它存在一个基本问题:常微分方程的解是由其初始条件决定的,缺乏根据后续观察调整轨迹的机制。
本质上是智能体与环境的交互。具体地,当智能体在环境中得到当前时刻的状态后,其会基于此状态输出一个动作,这个动作会在环境中被执行并输出下一个状态和当前的这个动作得到的奖励。智能体在环境里存在的目标是最大化期望累积奖励。
翻译自 DevOps as a Graph for Real-Time Troubleshooting 。更多链接请查看原文。
之前我们分享了可观测体系整体规划建设战略与落地实践,而进一步深入可观测体系中,在数字化转型和国产化大背景下,监控的对象种类繁多,新技术新对象层出不穷,企业内部监控体系的建设、监控工具支撑都面临极大的挑战:传统的监控系统无法快速满足国产化的要求,也无法快速扩展支撑快速变化的监控需求,各种监控指标混杂一起,难以管理和分析。
今天给大家介绍一篇康奈尔大学和IBM研究院上周法发布的一篇时间序列相关工作,将时间序列预测任务和缺失值填充任务进行联合建模。通过对时间序列预测和缺失值填充这两个任务的整体建模和端到端训练,实现了一个模型同时解决两个任务,并提升两个任务效果的目标。
机器之心专栏 机器之心编辑部 图灵奖得主 Judea Pearl 曾表示,现有的机器学习模型不过是对数据的精确曲线拟合,只是在上⼀代的基础上提升了性能,在基本的思想方面没有任何进步。 根据福布斯的统计数据,全球范围只有 13% 左右的机器学习项目能够真正上线运行,项目失败的一个重要原因是模型的泛化能力不足,在真实数据上的表现和完全达不到训练数据上的效果。 随着机器学习建模越来越多的应用,企业对人工智能的要求也在进一步提高。近几年提及的「数智化」核心是智能决策,以数据驱动的方式实现自动化决策来提高整体运营效
来源:九章云极DataCanvas YLearn研发团队本文约4400字,建议阅读7分钟本文介绍了Ylearn因果学习开源项目的情况。 图灵奖得主 Judea Pearl 曾表示,现有的机器学习模型不过是对数据的精确曲线拟合,只是在上⼀代的基础上提升了性能,在基本的思想⽅⾯没有任何进步。根据福布斯的统计数据,全球范围只有13%左右的机器学习项目能够真正上线运行,失败的项目其中很重要的一个原因就是模型的泛化能力不足,在真实数据上的表现完全达不到训练数据上的效果。 随着机器学习建模越来越多的应用,企业对人工智能
当今强化学习(RL)的问题很多,诸如收敛效果不好。在偏弱的实验环境里,模型测试结果看起来尚可,许多问题暴露得不明显,但大量实验已经证明深度 RL 泛化很困难:尽管 RL 智能体可以学习执行非常复杂的任务,但它似乎对不同任务的泛化能力较差,相比较而言,监督深度网络具有较好的泛化能力。
这对许多IT团队来说,如果不是大多数,都是充满混乱和挑战的一年。在各种挑战中,不断上升的云成本和优化云支出的压力尤为突出。节省成本的策略大多被委派给DevOps来实施。
选自davidsbatista 作者:David S. Batista 机器之心编译 参与:蒋思源、路雪 本文首先简要介绍朴素贝叶斯,再将其扩展到隐马尔科夫模型。我们不仅会讨论隐马尔科夫模型的基本原理,同时还从朴素贝叶斯的角度讨论它们间的关系与局限性。 隐马尔科夫模型是用于标注问题的统计机器学习模型,是一种生成模型。隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型,它描述了由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。本文将重点介绍这种经典的机器学习模型。 简介
【导读】昨天 Google DeepMind在Nature上发表最新论文,介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero,不使用人类先验知识,使用纯强化学习,将价值网络和策略网络整合为一个架构,3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习,为此,专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的主要研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记,在专知发布推荐给大家! 叶博士创作的David Silve
随着业务的发展,IT系统逐渐呈现海量化和异构化的趋势。日志管理与分析在信息记录、操作审计、问题排查等场景中有重要的管理价值。现如今各中大型企业都会建设一套全公司上下统一的日志平台,以满足企业IT运维上的管理和分析诉求。
马尔可夫模型(Markov Model)是一种统计模型,广泛应用在语音识别,词性自动标注,音字转换,概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展,尤其是在语音识别中的成功应用,使它成为一种通用的统计工具。 ———–百度
在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布。条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。
进行建模,在给定观测集合X的条件下,通过计算边缘分布来得到对变量集合Y的推断,即:
当前的时代背景下,理解怀念过去是可以理解的,但我们正处在这样的环境里,因此,可观测性永远不会和从前一样了。
在任何有一定规模的企业内部,一旦推行起来整个SRE的运维模式,那么对于可观测性系统的建设将变得尤为重要,而在整个可观测性系统中,通常我们会分为如下三个方面:
这一节我们重点来讲一下马尔可夫,正如题目所示,看了会一脸蒙蔽,好在我们会一点一点的来解释上面的概念,请大家按照顺序往下看就会完全弄明白了,这里我给一个通俗易懂的定义,后面我们再来一个个详解。
云原生架构(Cloud-Native Architecture)是一种以云计算为基础的软件架构范式,旨在利用云计算的优势,如弹性、可扩展性和灵活性,以构建高效、可维护、可扩展的应用程序。在云原生架构中,"可观测性"(Observability)是一个关键概念,它指的是系统的可监测、可诊断、可调试和可测量性,以确保应用程序的健康运行。
在你开始接触机器学习时,通常你会从读取一个数据集并尝试使用不同的模型开始。你可能会疑惑,为什么不用数据集中的所有数据来训练及评估模型呢?
本文将尽量使用易懂的方式,尽可能不涉及数学公式,而是从整体的思路上来看,运用感性直觉的思考来解释隐马尔可夫模型。并且从名著中找了个具体应用场景来帮助大家深入这个概念。
让机器像人一样自由的对话,对话机器人必然要具备连续对话的能力,即多轮对话,多轮对话不用多讲,那么什么是多轮对话状态跟踪呢(DST, dialogue state tracker | belief traker)?
数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统开辟了新方向,他们是商业智能的主要组成部分。
可观测性被定义为根据系统产生的输出数据(如日志,指标和链路追踪)来衡量当前系统运行状态的能力。
Hello folks,我是 Luga,今天我们来聊一下云原生生态体系核心之——可观测性。
从正在进行中的有计划的实验中,有各种各样的组合可以很好地探索宇宙,从难以想象的小基本粒子世界到令人敬畏的宇宙规模。诸如大型强子对撞机(Large Hadron Collider,LHC)和大型天气观测望远镜(Large Synoptic Survey Telescope ,LSST)之类的实验可提供大量数据,可与特定理论模型的预测进行比较。这两个领域都有完善的物理模型作为基础假设:粒子物理和 CDM宇宙学的标准模型,其中包括冷暗物质和宇宙常数 。有趣的是,所考虑的大多数其他假设都是在相同的理论框架中提出的,即量子场论和广义相对论。
传统监控体系是面向静态资源通过主动拨测方式构建的时序监控指标视图,其前置条件需要明确观测对象及观测指标,基于指标体系工程师能够了解哪些系统是确定工作的。在云原生观测场景下指标覆盖不全、业务侵入性大、数据关联性差、缺乏基于业务视角异常感知机制等问题凸显,传统监控能力难以适应云原生架构动态变化、服务依赖复杂、信息组织多样的现实问题,无法从全业务流量链路上有效定位问题,故障处置不及时整体业务连续性遇到较大挑战。
本文主要介绍了如何使用stacking算法进行数据挖掘和机器学习比赛中的预测问题。首先介绍了stacking算法的框架和运行过程,然后讨论了使用stacking算法时需要注意的事项,最后介绍了一些stacking算法的变种和改进。
近年来,可观测性热度节节攀升,企业在可观测性实践过程中常常也伴随着一系列棘手的问题:
尽管机器学习在现阶段取得了很大成功,但是相比于动物所能完成的工作,机器学习在动物擅长的关键技术上表现不尽人意,比如问题迁移能力、泛化能力以及思考能力,因为机器学习通常会忽略大量常用的信息。
束开亮,携程大市场部BI团队,负责数据分析与挖掘。同济应用数学硕士,金融数学方向,法国统计学工程师,主修风险管理与金融工程。
在我们的经典统计学教科书中,数据是正态的,分布是已知的,测量也是精确的,在这样的前提下我们才做着漂亮简明的各种估计、检验和性质分析。但是一旦拿到实际问题中就发现,这些条件一个都不成立。逻辑起点错了,就全错了。其中一个典型的就是:
小编最早接触隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM),是利用HMM对机械设备的隐含退化状态进行建模、估计和预测,直观的感受是HMM的建模非常便利,可解释性很强,通用性强,缺点是对转移概率和观测概率估计学习时计算量较大,尤其是维数增多时易出现维数灾难问题,但随着DNN技术的发展和GPU计算能力的增强,计算能力已不再是HMM应用的瓶颈,HMM的能力将会得到充分的释放。
强化学习能够实现很多的任务,这些任务目标往往可以归纳化为最大化长期奖励、最小化长期惩罚。比如在写论文,写完论文过审了,得到最佳论文凭证的奖学金,获得很高的引用,这些都算正强化。如果论文被拒了或是查重被查出问题了,毕不了业,这些都是负强化。强化学习目标就是要趋利避害。
阅读本文大约需要5分钟 一、强化学习的模型 强化学习能够实现很多的任务,这些任务目标往往可以归纳化为最大化长期奖励、最小化长期惩罚。比如在写论文,写完论文过审了,得到最佳论文凭证的奖学金,获得很高的引用,这些都算正强化。如果论文被拒了或是查重被查出问题了,毕不了业,这些都是负强化。强化学习目标就是要趋利避害。 JackMichael在1975年证明了正强化和负强化的等效性。也就是说,正强化和负强化是等价的。所以我们讨论最大化长期奖励,还是最小化长惩罚并没有本质区别,这是同一个问题。 强化学习最著名的模型就
Title:Deep learning and process understanding fordata-driven Earth system science
https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2623330.2623732
数据管道可能因一百万种不同的原因而中断,但是我们如何确保实时识别和处理这种“数据停机时间”呢?有时,只需要一些SQL,Jupyter Notebook和一些机器学习即可。
自动驾驶系统是指一种可在部分或完全脱离人类驾驶员的情况下实现车辆安全行驶的自主系统,主要包括环境感知、路径规划、行为决策、导航控制等主要技术模块[1]。车辆使用多种车载传感器获取车辆自身状态和所处环境信息,并基于传感器技术、信号处理技术、通讯技术、自动控制技术、计算机技术、人工智能技术等多领域技术对数据做出分析和判断,最终依据环境和自身意图完成类人的自主决策控制。
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