选自Medium 作者：JP Tech等 机器之心编译 毕业季找工作了？如果想应聘机器学习工程师岗位，你可能会遇到技术面试，这是面试官掂量你对技术的真正理解的时候，所以还是相当重要的。...经过很多面试（尤其是与学生的面试）之后，我收集了 12 个深度学习领域的面试问题。我将在本文中将其分享给你。...先稍微回顾一下机器学习的本质，要做机器学习，我们需要有一个数据集。没有数据我们怎么学习呢？一旦有了数据，机器需要找到数据之间的关联。...假设我们的数据是温度和湿度等天气信息，我们希望机器执行的任务是找到这些因素与我们的爱人是否生气之间的关联。这听起来似乎并无关联，但机器学习的待办事项有时候确实很可笑。...总结 上面就是我常在面试过程中向参加面试的人提出的 12 个有关深度学习的面试问题。但是，根据每个面试者的情况不同，提问的方式可以也会各不相同，另外也会有其它一些根据面试者的经历而提出的问题。
华盛顿大学 Pedro Domingos 教授的“A Few Useful Things to Know about Machine Learning”这篇论文总结了机器学习研究者和从业者的 12 个宝贵经验...机器学习中最大的问题就是“维度灾难”！ 除了过拟合，机器学习中最大的问题就是维度灾难。...这正是机器学习项目最重要的部分，通常也是最有趣的部分，直觉、创造力、「魔术」和技术同样重要。 初学者常常会惊讶于机器学习项目实际上花在机器学习上的时间很少。...还有很多其它的方法，就不一一列举了，但是总的趋势是规模越来越大的集成学习。在 Netflix 的奖金激励下，全世界的团队致力于构建最佳视频推荐系统。...因此，关键问题不在「模型是否可表示」，而「模型是否可学习」以及尝试不同的模型（甚至是集成模型）是很重要的。 12 .“相关性”并非就是“因果关系”！
12 个宝贵经验，包括需要避免的陷阱、需要关注的重点问题、常见问题的答案。...机器学习中最大的问题就是“维度灾难”！ 除了过拟合，机器学习中最大的问题就是维度灾难。...这正是机器学习项目最重要的部分，通常也是最有趣的部分，直觉、创造力、「魔术」和技术同样重要。 初学者常常会惊讶于机器学习项目实际上花在机器学习上的时间很少。...还有很多其它的方法，就不一一列举了，但是总的趋势是规模越来越大的集成学习。在 Netflix 的奖金激励下，全世界的团队致力于构建最佳视频推荐系统。...因此，关键问题不在「模型是否可表示」，而「模型是否可学习」以及尝试不同的模型（甚至是集成模型）是很重要的。 12 .“相关性”并非就是“因果关系”！
Apache PredictionIO 是为开发者和工程师设计的开源机器学习服务器，基于 Apache Spark、HBase 和 Spray 构建。...它基于可扩展的开源服务，如 Hadoop、HBase（以及数据库），Elasticsearch、Spark 并实现了 Lambda 架构。...社区贡献） http://predictionio.apache.org/community/projects/#docker-installation-for-predictionio 快速上手 推荐引擎模板快速入门指南
#机器学习库sklearn中，我们使用metrics方法实现： import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score print(...) y_pred = svc.predict(X_test) print("y_pred:\n",y_pred) print(accuracy_score(y_test, y_pred)) #第五步机器学习评测方法...：交叉验证 (Cross validation) #机器学习库sklearn中，我们使用cross_val_score方法实现： from sklearn.model_selection import...cross_val_score scores = cross_val_score(svc, iris.data, iris.target, cv=5) print(scores) #第六步机器学习:...模型的保存 #机器学习库sklearn中，我们使用joblib方法实现： # from sklearn.externals import joblib import joblib joblib.dump
之前发布了多款ubuntu系统的ROS学习镜像，主要是基于校内和学生实验编程实践出发。 如果是机器人初学者，还是推荐使用最主流操作系统windows学习这款ROS1和2。 ?...win10环境可以预装如下机器人操作系统 ros1-melodic ros1-noetic ros2-dashing ros2-foxy 并且也会支持后续ros更新而无需更换操作系统或者预装linux系统
内容来源：2018 年 5 月 26 日，美团点评技术专家杨一帆在“饿了么技术沙龙·第25弹【搜索推荐】”进行《Why WAI: 美团点评搜索推荐机器学习平台》演讲分享。...阅读字数：3308 | 9分钟阅读 摘要 本次分享主要介绍如何从机器学习实践过程中不断总结经验，搭建集数据处理、特征工程、模型训练、打分预测、实时监控、在线学习等步骤为一体的机器学习平台WAI，以及该平台如何赋能业务不断优化搜索推荐用户体验...美团点评的机器学习应用大部分还是围绕业务来开展，包括搜索推荐、金融、外卖、打车、广告等。 机器学习通用流程 机器学习整个流程包含几个部分。...Why 流派对比 机器学习系统可以分为平台派和工具派。...数据算法层则是向深度模型结构的可视化，还有自动机器学习的方向发展。服务层也正在考虑模型打分服务化。 以上为今天的分享内容，谢谢大家！
日前，kdnuggets 上的一篇文章对比了三大公司（谷歌、微软和亚马逊）提供的机器学习服务平台，对于想要启动机器学习项目的公司或是数据科学新手来说，提供了非常多的指导和建议。...现在让我们来看看市场上最好的机器学习平台都有哪些服务。...什么是机器学习服务 机器学习服务（Machine learning as a service, MLaaS）包含机器学习大多数基础问题（比如数据预处理，模型训练，模型评估，以及预测）的全自动或者半自动云平台的总体定义...在本文中，我们将首先概述 Amazon，Google 和 Microsoft 的主要机器学习服务平台，并比较这些供应商所支持的机器学习 API。...这并不是如何使用这些平台的说明，而是在开始阅读平台的文档之前所需要做的功能调研。 针对定制化的预测分析任务的机器学习服务 ?
机器之心原创 作者：泽南 从自动驾驶到推荐系统，机器学习的开发现在都可以用统一的平台完成了。 不同机器学习任务，用统一的平台实现，速度成倍提升，GPU 调度 0 碎片，这是火山引擎最新开放的技术。...在 AI 方面，火山引擎推出了机器学习与智能推荐平台多云部署解决方案。...机器学习能力的统一和开放 火山引擎脱胎于字节跳动的技术中台，其算法工程和业务平台可分为推荐系统和机器学习平台，两者基于字节跳动统一的机器学习系统，后者又基于一套强大的计算基础设施。...让开发者获得更好体验 在原动力大会上，火山引擎全新发布的机器学习与智能推荐平台多云部署解决方案强调了开发者体验。...在部署方式上，机器学习平台和智能推荐平台支持四种不同的部署方式，包括公有云部署、VPC 部署、私有云和专属 AZ 部署。
如果正在寻找一种将机器学习模型部署为生产Web服务的工具，那么 “ Cortex” 可能是一个不错的选择。...这个开源平台是使用AWS SageMaker服务模型或通过AWS服务（例如Elastic Container Service（ECS），Elastic Kubernetes Service（EKS）和Elastic...Compute Cloud（EC2）甚至是开放式）创建自己的模型部署平台的替代方案。
云原生的到来不止为大数据部署和交付带来了变革，它更是帮助大数据连接了一个生态。利用云原生生态，真正做到了为大数据赋予云的能力，使得大数据可以“生长在云端”。...基于云原生的大数据实时分析方案实践 本文主要介绍如何利用 Kubernetes 实现云原生大数据实时分析平台。 案例分享 连夺双奖，腾讯云大数据云原生究竟凭什么？...活动截止至2月14日中午12点。... 往期精选推荐 深入了解服务网格数据平面性能和调优 Dapr | 云原生的抽象与实现 容器服务 TKE 上服务暴露的几种方式 性能提升40%: 腾讯 TKE 用 eBPF绕过 conntrack...优化K8s Service 如何削减 50% 机器预算？
随着 11 月 11 日 12 点钟声的敲响，2020 年双 11 的 GMV 数字定格在了 4982 亿，在 Flink 实时计算技术的驱动下全程保持了丝般顺滑滚动，基于 Flink 的阿里巴巴实时计算平台也圆满完成了今年双...除了 GMV 媒体大屏之外，Flink 还支持了诸如搜索推荐实时机器学习，广告实时反作弊，菜鸟订单状态实时跟踪反馈，云服务器的实时攻击探测以及大量基础设施的监控报警等等重要业务。...Flink 在阿里的发展始于搜索推荐场景，因此搜索引擎的索引构建以及机器学习的特征工程都已经是基于 Flink的 批流一体架构。...2020 年的双 11，Flink 流批一体技术在天猫营销决策核心系统中给出了精彩的表现，加上之前已经在搜索推荐中成功运行的流批一体索引构建以及机器学习流程，充分验证了5 年前我们大胆选择 Flink...；来自快手大数据负责人将为大家带来 Flink 在快手的前世今生发展历程；来自微博的机器学习技术专家将为大家带来如何利用 Flink 进行信息推荐。
基于腾讯云的分布式机器学习平台，能支撑 1 万亿维度的数据训练。 为什么能够做到这一点？来自于强大的技术实力。...从引进到自研再开源：腾讯大数据迎来转折点 从2009年开始，腾讯大数据平台经历离线计算、实时计算与机器学习三个阶段。 第一阶段，基于开源的Hadoop体系，离线计算平台，主要发力规模化。...到了2015年，数据量进一步增长，人群特征维度更多，广告推荐体系出现了一定的瓶颈。大数据平台向第三阶段发展，建设机器学习平台，支持腾讯各业务数据挖掘的需求。...并于2016年推出了自研机器学习平台Angel，专攻复杂计算场景，可进行大规模的数据训练，支撑内容推荐、广告推荐等AI应用场景，建立起了“大数据 +AI”双引擎技术架构。...通过有价值的开源项目，会吸引更多的用户加入腾讯生态，推动机器学习和人工智能的广泛应用。 腾讯开源也在与腾讯云紧密结合，为开发者提供更多便利的基础服务、工具和开源项目。
应用场景二：构建金融平台个性化资讯内容生态 金融平台目前都面临用户体验提升和服务生态构建的需求，达观数据提供个性化资讯推荐技术服务，围绕用户在平台的消费、投资、理财、生活等金融场景，整合采集第三方优质内容...6、产品优势 第一，达观独有专利-双叠组合算法，多次获得国际算法竞赛冠军：达观业界顶尖专利算法，为客户深度调优，为企业带来最优推荐转化；达观的离线-近线-在线三层系统架构，兼顾强大算法和灵活服务；基于机器学习的重排序框架...（2）搭建金融平台知识图谱，打造网络结构化的文本数据挖掘技术服务； 基于达观数据在自然语言处理方面的研究成果，可以为金融平台打造基于AI机器学习技术平台知识图谱，让整个金融平台数据网络结构化和智能化，进而提升智能客服...（3）构建金融平台消费-投资理财-生活资讯生态化、个性化技术服务； 目前金融平台产品越来越多元化，围绕消费、生活、投资、理财、资讯、购物、活动的金融服务生态是提升平台一站式体验根本，达观数据个性化推荐引擎可快速建立多维度用户画像...，全平台精准推荐服务，也可根据平台需求采集第三方资讯内容数据，为平台构建产品、电商、资讯等生态化内容推荐服务。
智能云提供计算的基础设施和数据的获取、分析、标注能力，而百度大脑，整合了机器学习、深度学习算法，再将AI对语音、图像、视频、AR/VR的感知能力和自然语言处理、知识图谱、用户画像等认知能力开放出来，就形成了百度...比如最近机器阅读理解方面取得突破的阿里团队，就来自iDST。当然阿里内部体系众多，展开AI研究的部门也不少。例如在“双十一”期间，商品推荐、客服、海报宣传、运营维护等方面均有AI技术的加持。...天猫精灵背后的终极目标，还是一个关于AliGenie开放平台、生态系统的梦想。 这个生态系统的梦想，BAT都有。...截至目前，叮当虽然没有推出名为“硬件开放平台”的东西，但他们的“生态伙伴计划”也的确很见成效，做机器人的优必选、做音箱的哈曼、造车的广汽、做手机的魅族、努比亚等二十多家硬件厂商，都在腾讯叮当的合作案例名单之上...机器人客服“阿里小蜜”，双11当天承担95%客服咨询；机器智能推荐系统，双11当天产生567亿不同的货架；AI设计师“鲁班”，双11期间，设计4.1亿张商品海报；华北数据中心运维机器人：接替运维人员30%
微软加速器·北京系统展示了微软加速器创新生态体系的最新成果，并提出以科技创新构建同理心平台，以实现生态参与者的协同共享、横向学习、跨界创新和超级合作。...11期选拔重点： 人工智能与产业落地应用结合 微软加速器·北京第11期招募于2017年12月初启动，围绕人工智能与机器学习、大数据、区块链、物联网、工业互联网、混合现实、云计算平台及技术应用创新，聚焦零售快消...诗心启程： 以科技创新构建同理心平台 微软加速器·北京进一步提出“诗心启程，以科技创新构建同理心平台”，以实现生态参与者的协同共享、横向学习、跨界创新和超级合作。...，让AI触手可及 行动贝果 打造机器学习引擎，提供自动化预测分析解决方案 智能一点 为企业提供对话式营销AI服务平台 维卓致远 为手术智能分析和全息呈现医学影像数据 数起科技 政府监管大数据服务商 梅卡曼德...致力于将智能赋予工业机器人 蔚蓝数据 提供能源和智慧运维服务，提高运维效率 风向标 运用物联网技术提供燃气安全及家居智慧管理方案 MagicMed 绘制心脏健康数据图谱，推动心脏医疗服务变革 感融物联网
近日，快速发展的 Angel 完成了从 2.0 版本到 3.0 版本的跨越，从一个单纯的模型训练系统进化成包含从自动特征工程到模型服务的全栈机器学习平台。...图 3 GitHub上Angel的统计信息以及Angel发表的论文 三、Angel 3.0新特性 从1.0到3.0，Angel发生了巨大的变化，它从一个单一的模型训练平台发展到涵盖机器学习各个流程，包含自己生态的通用计算平台...Angel 3.0试图打造一个全栈的机器学习平台，它的功能特性涵盖了机器学习的各个阶段：特征工程，模型训练，超参数调节和模型服务。...这两个平台各有优势和侧重， Spark On Angel使用的是Angel内置的算法核心，主要负责常见推荐领域的机器学习算法和基础图算法。...，它是一个可拓展性强、高性能的机器学习模型服务系统，是全栈式机器学习平台Angel的上层服务入口，使Angel生态能够形成闭环。
由以HDFS作为基础存储平台的离线挖掘系统、用户行为实时收集并处理的近线系统及在线推荐服务构成，推荐平台提供了K近邻、矩阵分解、图模型等常见的推荐模型。...图3 算法比较 阿里巴巴搜索事业部算法专家严强：个性化算法IN双11 2015年双11天猫成交量高达912亿，移动端占比68.67%，其中各个平台的个性化推荐功能对于促进成交量起了非常重要的作用。...Olive是一个融合了实时流计算和在线学习的近实时机器学习系统，采用了典型的参数服务器架构，与MPI方案比，Olive无论在计算资源的节省方面还是训练速度方面都有大幅提升。 ?...图4 阿里个性化算法系统 美团网数据组技术专家付晴川：机器学习在用户画像上的应用 利用用户的各种行为数据来对用户进行画像，通过用户画像深入了解用户的各方面特点，并使用用户画像来给用户推荐更加个性化和精准的产品和服务.../LibSVM等机器学习工具来进行算法开发等。
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