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来看看大厂如何基于spark+机器学习构建千万数据规模用户留存模型

同时因为我们有很多用户平台历史使用记录,基于这些数据支撑去挖掘客户倾向,定制合理业务策略,也更加有保障和数据支撑。...探索性数据分析(EDA)进行建模之前,我们首先要深入了解我们数据,这可以帮助我们更有针对性地构建特征和选择模型。也就是ShowMeAI之前提到过「探索性数据分析(EDA)」过程。...ROC_AUC 衡量我们真阳性与假阳性率。 我们 AUC 越高,模型区分正类和负类方面的性能就越好。...总结&业务思考我们可以调整我们决策(概率)阈值,以获得一个最满意召回率或精确度。比如在我们场景下,使用了0.72阈值取代默认0.5,结果是召回率没有下降基础,提升了精度。...现实中,召回率和精确度之间肯定会有权衡,特别是当我们比较大数据集建模应用时。

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Mars说光场(1)— 为何巨头纷纷布局光场技术

光场(Light Field)是空间中光线集合完备表示,采集并显示光场就能在视觉重现真实世界。全光函数(Plenoptic Function)包含7个维度,是表示光场数学模型。...因此,CCD可以成倒立。 ? 图 4....图像采集方面,可以通过调节焦距来选择聚焦平面,然而无论如何调节都只能确保一个平面清晰成像,而太近或太远物体都会成像模糊,这给大场景下AI识别任务造成了极度挑战。...Levoy提出光场4D模型有一个重要前提假设:沿光线传播方向上任意位置采集到光线是一样。换句话说,假设任意一条光线传播过程中光强不发生衰减且波长不变。...相比手机高质量显示,Magic Leap One和HoloLens显示质量都有所退化,对于已经习惯2K用户而言,很难接受这样显示质量退化。

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手把手教你从零起步构建自己图像搜索模型

但是,这类模型需要非常大量数据才能比较准确,而且这类模型应对新还未被用户浏览过新物品时候会表现不佳。...根据我们为许多语义理解项目提供技术指导经验,我们编写了一个教程,让读者了解如何构建自己表征模型,包括图像和文本数据,以及如何有效地进行基于相似性搜索。...我们同样会在模型迭代过程中碰到一个大问题就是模型输出包含太多类,导致模型正确优化极端困难。这的确是一个很快方案,但是可扩展性上有限制,不能扩展到比较大数据集。...注意:向量稀疏原因是我们激活函数之后取了值,这会将负数归零。 ?...因此,如果我们只是通过使用 cat 和 sofa 平均词向量来搜索我们图像,我们会希望获得一张非常猫,非常沙发一样图像,或者沙发上有猫图像。 ?

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使用CDSWCML构建交互式机器学习应用程序

您将使用手机连接到应用程序,屏幕一个方框中画一个数字,并在CML运行经过训练模型来预测绘制内容。可以github repo找到此代码。 建立模型来预测手绘数字是机器学习“世界”。...CML模型API接收图像数据,并使用经过训练模型图像最有可能在哪个数字上进行预测,并返回结果。 移动设备Web应用程序更新显示内容以显示预测结果。...服务模型 与前面的部分一样,将掩盖很多细节。有关模型如何在CML上工作详细概述,请参阅Cloudera官方文档 。 PyTorch模型 该项目包含构建和部署PyTorch模型所需所有文件。...将图像转换为PyTorch模型期望形式图像处理使用Pillow 库。 CML中模型API使用预测函数将获取图像数据并进行一些图像处理,以获取PyTorch模型进行预测所需形式图像数据。...一旦CML模型API计算并返回了预测结果,便会有一个d3.select 函数更新Web应用程序文本以向最终用户显示该结果。 运行应用程序 现在一切就绪,您可以运行应用程序并对其进行测试。

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HDR关键技术:逆色调映射

BT.2087中提到转换方法主要应用于解决BT.709/HD电视内容BT.2020/UHDTV播放兼容性问题,方法是基于光电转换函数和电光转换函数及其反函数,具体转化方法可以参照ITU发布文档...图像显示DR-37P显示,使用经过校准HDR图像和SDR图像匹配Dell UltraSharp 2007FP 20.1英寸LCD显示器,测试者任务主要是将图像按照主观效果排序。...作者还观察到,逆色调映射函数制造出一些图像SDR格式中可见,原因在于算法产生不正确光照强度值,并造成空间内容失真。...计算之后,亮度通道可以通过以下方式扩展: 其中 是由于图像被归一化处理过, 表示HDR显示器分配给漫反射部分百分比,这是由用户定义。...该算法本质可以算作是一种基于Expand Map方法,主要对SDR图像无法显示高亮区域进行增强,使得图像在HDR显示可以更为自然显示出来。

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HDR关键技术:逆色调映射(一)

BT.2087中提到转换方法主要应用于解决BT.709/HD电视内容BT.2020/UHDTV播放兼容性问题,方法是基于光电转换函数和电光转换函数及其反函数,具体转化方法可以参照ITU发布文档...1.1 幂函数模型 这种方法是最早提出逆色调映射算法之一,最初由Landis [1]提出主要从图像重新获取基于幂函数数字三维模型,主要考虑到幂函数良好范围拓展能力,用于将小范围亮度拓展到高动态范围...图像显示DR-37P显示,使用经过校准HDR图像和SDR图像匹配Dell UltraSharp 2007FP 20.1英寸LCD显示器,测试者任务主要是将图像按照主观效果排序。...作者还观察到,逆色调映射函数制造出一些图像SDR格式中可见,原因在于算法产生不正确光照强度值,并造成空间内容失真。了解逆色调映射函数如何影响最终输出图像观看效果可能有助于开发更好算法。...该算法本质可以算作是一种基于Expand Map方法,主要对SDR图像无法显示高亮区域进行增强,使得图像在HDR显示可以更为自然显示出来。

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CNN是否达到了人类视觉特性?

寻找答案过程中,我针对MNIST数字数据训练了一个简单CNN模型,并尝试回答一些类似的问题。 图像哪一部分对分类结果很重要? 高精度是否意味着可靠性? 模型人类一样思考吗?...测试是测试数据集第一个图像执行,该图像最终是数字7。 ? CNN模型正确地将输入类别预测为7,得分为0.9993(softmax)。以下是用于运行上述三种方法方法和输出代码。 ?...遮挡敏感度通过使用在输入图像上方滑动窗口告诉我们输入图像不同部分如何影响模型决策。对于我们实验,窗口大小为3x3。除了图像强度之外,单像素本身对图像没有太多高级功能。...它是否能够人类一样学习高级别的特征或者它只是找到一些低层次像素不同强度模式交互作用然后根据这些模式存在或不存在对图像进行分类?...但是为什么能得到0.999得分呢?我个人理解原因是因为softmax函数原因,具体可以去看看label smooth,如果让两端极值往中间凑,显示结果应该会好很多。

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英伟达又一突破,输入关键词就可以生成直逼摄影师大片

外媒ZDNet就恶搞出来了一种神奇玩法,已有的风景上画个人头—,画人头: 在生成这一系列逼真的图像背后用了什么原理呢? 如何实现?...GauGAN2 用户可以生成分割图,显示场景中对象位置高级轮廓。从那里,他们可以切换到绘图,使用“天空”、“树”、“岩石”和“河流”等标签通过粗略草图调整场景,并允许工具画笔将涂鸦融入图像。...这是属于更新迭代过程,用户文本框中键入每个词都会为 AI 创建图像添加更多内容,因而 GauGAN2 才能随着输入文本而不断变换图像。...与它一样,英伟达 计划在 GitHub 提供 GauGAN2 代码,同时 Playground 提供交互式演示,Playground 是 英伟达人工智能和深度学习研究网络中心。... GauGAN2 这样生成模型一个缺点是存在偏差可能性。

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【通用人工智能新宇宙】OpenAI 重磅发布AGI测试训练平台Universe

研究人员介绍说,Universe 从李飞飞等人创立 ImageNet 获得启发,希望把 ImageNet 降低图像识别错误率成功经验引入到通用人工智能研究上来,取得实质进展。...Universe 要让 AI 智能体能一样使用计算机:通过看显示屏,操作虚拟键盘和鼠标。...幸运是,许多游戏都会有显示屏幕得分情况,这可以当成是一个回馈函数,只要我们能合理地解释这些分数。...Universe 包含了给予浏览环境,这些环境要求AI 智能体能读、导航,人类一样使用网站、显示器、键盘和鼠标。...如果AI社区Universe 一样发展的话,那么我们研究普适性、通用的人工智能系统,将会取得真正进展。” ?

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从头开始构建图像搜索服务

图像-->图像 现在要加载一个大型数据集(Imagenet)预先训练过模型,并且可以在线免费获取。...现在每个图像都由一个大小为4096稀疏向量表示。注意:向量稀疏原因是激活函数之后将负数归零。...例如,在下图中,使用Siamese cat类权重来重新权衡数据集激活(用绿色突出显示)。...从GloVe加载了一组预先训练矢量,这些矢量是通过从维基百科爬虫并学习该数据集中单词之间语义关系而获得之前一样创建一个索引,这次包含所有GloVe向量。...事实证明,总结两个单词向量通常是非常有效。因此,如果只是通过使用猫和沙发平均单词矢量来搜索我们图像,就可以希望获得非常猫、沙发一样图像、或者沙发上有猫图像

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音视频技术开发周刊 | 249

音视频开发之旅(12) OpenGL ES之纹理 纹理(Texture)是一个2D图片(甚至也有1D和3D纹理),它可以用来添加物体细节;把它贴纸一样贴在什么东西上面,让那个东西看起来像我们贴纸所要表现东西那样...中科大6G滤波器领域取得重要进展 近日,中国科学技术大学微电子学院左成杰教授研究团队铌酸锂(LiNbO3)压电薄膜设计并实现了Q值超过100000高频(6.5 GHz)微机电系统(MEMS)谐振器...---- 阅读推荐 大脑一样,纳米磁体网络可用于执行类似 AI 计算处理,可降低能耗 目前,全球每 3.5 个月人工智能能源成本就会翻一番,这对于人工智能发展会逐渐成为一个巨大限制。...这种由伦敦帝国理工学院研究人员领导团队开发新方法,使用大脑中神经元一样相互作用微小纳米磁体,来执行人工智能任务。该方法可以降低人工智能能源成本。...汽车显示器和智能表面触摸HMI 消费者现在生活在两个世界中——物理世界和数字世界。他们希望他们汽车能够理解这种双重现实,并像他们手机和其他智能设备一样无缝运行。

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浏览器中使用TensorFlow.js和Python构建机器学习模型(附代码)

TensorFlow.js两个组件——Core API和Layer API。 了解如何构建一个很棒使用Tensorflow.js对网络摄像头中图像进行分类模型。...API:Keras一样构建模型 三、利用谷歌预训练模型:PoseNet 为什么要使用TensorFlow.js?...就像Keras一样,你可以使用序列函数方法创建模型。 让我们通过一个例子仔细研究序列方法。我们将在这些数据点训练回归模型: ?...PoseNet是一种视觉模型,可以通过估计人体关键关节位置来估计一个人在图像或视频中姿势。 PoseNet是如何工作? 这是一个迷人概念。...modelReady():当PoseNet完成加载时,我们调用这个函数显示模型状态。 步骤2:检测身体关节关键点 下一步是检测姿势。

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AppleCore ML3简介——为iPhone构建深度学习模型(附代码)

这个框架最吸引人地方是它代码和Python代码一样易读。以下是相同模型Swift和Python不同表达(注意相似性): ?...之前,我们只支持“设备推理”。这基本意味着我们在其他机器训练我们模型,然后利用训练好模型对设备本身进行实时预测。新功能导致了更好用户体验,因为我们不依赖互联网来获得预测。...我Xcode窗口中突出显示了三个主要区域: 左上角play按钮用于模拟器start the app 如果你看下面的play按钮,有文件和文件夹项目。这称为项目导航器。...如果你想使用BERT或YOLO这样框架,你只需要修改模型名,你应用程序其他部分就可以顺利运行了。 现在,我们需要调用这个函数imageClassify()来获得对图像预测。...如果想选择其他模型的话,你可以尝试我们这里开发同一个应用程序使用SqueezeNet和MobileNet,看看不同模型如何在相同图像运行

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FastAI 之书(面向程序员 FastAI)(一)

例如,本书中,您将学习如何创建一个推荐系统,可以预测用户可能购买产品。这通常用于电子商务,例如通过显示排名最高商品来定制主页显示产品。...为了定义模型单个预测表现如何,我们需要定义一个 * 损失函数 *,它确定我们如何将预测评分为好或坏。 为了让训练过程更快,我们可以从一个预训练模型开始——一个已经在其他人数据训练过模型。...虽然我们实际并没有使用预训练模型(和表格模型一样原因),但这个例子显示了 fastai 在这种情况下仍然让我们使用fine_tune(您将在第五章中学习到这是如何以及为什么有效)。...大多数返回集合 fastai 函数一样,verify_images返回一个类型为L对象,其中包括map方法。...例如,对于我们熊分类器,公园管理员可以屏幕显示所有摄像头视频源,任何可能熊目击都会被简单地用红色突出显示部署模型之前,公园管理员仍然应该以前一样警惕;模型只是在这一点帮助检查问题。

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Nvidia「艺术家神器」GauGAN发布第二代!训练超1000万张图片,两个词就能生成风景画

2019年3月,加州圣何塞举行GPU技术大会(GTC),Nvidia揭开了GauGAN面纱,这是一种生成对抗性AI系统,可以让用户创建实际并不存在逼真风景图像。...与GauGAN第一代一样,GauGAN2知道雪、树、水、花、灌木、山和山等物体之间关系,例如降水类型随季节变化这种常识图像生成中也能够保持。...但,GauGAN2这样生成模型一个缺点是可能存在模型偏见。...相关新闻材料中,Nvidia并没有说明他们研发团队如何审核GauGAN2中社会偏见。 但Nvidia发言人在邮件中说过,该模型有超过1亿参数,并使用风景数据集中训练了一个月。...用户首先用现实世界材料,如草地或云彩,画出简单形状和线条。人工智能模型然后立即填充屏幕显示停止结果。四个快速形状和一个惊人山脉出现。再多几条线就会形成一片美丽田野。

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速度提升数十倍,只需一张图一句话,谷歌新模型20秒即可实现变脸

此前,谷歌和波士顿大学研究者提出了一种「个性化(Personalization)」文本到图像扩散模型 DreamBooth,用户只需提供 3~5 个样本 + 一句话,AI 就能定制照片级图像。...不仅如此,生成图像与 DreamBooth 质量一样、风格还多样性。...下图中,左边一栏是输入图像,给定一张图像就可以;中间一栏是根据不同提示生成的人脸,提示语分别是 Instagram 一张 V 型脸自拍照;皮克斯卡通人物 V 型脸;摇滚明星 V 型脸;树皮一样...结果显示,HyperDreamBooth 在三项指标上都超过其他模型。 下表为消融实验结果:主要对比是 HyperNetwork 对性能影响。 用户研究。...该研究还让用户以投票方式参与评估,结果显示用户对 HyperNetwork 生成结果偏好强烈。 转载请联系本公众号获得授权

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独家 | 浏览器中使用TensorFlow.js和Python构建机器学习模型(附代码)

TensorFlow.js两个组件——Core API和Layer API。 了解如何构建一个很棒使用Tensorflow.js对网络摄像头中图像进行分类模型。...1.1 使用网络摄像头浏览器中进行图像分类 1.2 TensorFlow.js特征 二、了解浏览器中机器学习 2.1 Core API:使用Tensors工作 2.2 Layer API:...就像Keras一样,你可以使用序列函数方法创建模型。 让我们通过一个例子仔细研究序列方法。我们将在这些数据点训练回归模型: ?...PoseNet是一种视觉模型,可以通过估计人体关键关节位置来估计一个人在图像或视频中姿势。 PoseNet是如何工作? 这是一个迷人概念。...modelReady():当PoseNet完成加载时,我们调用这个函数显示模型状态。 步骤2:检测身体关节关键点 下一步是检测姿势。

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独家 |如何创造性地应用深度学习视觉模型于非视觉任务(附代码)

本文中,我将介绍3个创造性地使用深度学习案例,展示一些公司如何将深度学习视觉模型应用于非视觉领域。每个案例中,都会对一个非计算机视觉问题进行转换和说明,以便利用适于图像分类深度学习模型。...案例一:石油工业 石油工业中,“磕头机”常用于从地下开采石油和天然气。它们由一个连接在游梁上发动机提供动力。游梁将发动机旋转运动转化为抽油杆垂直往复运动,使得抽油杆一样将油输送到表面。...来源:https://commons.wikimedia.org 任何复杂机械系统一样,抽油机也容易发生故障。为了帮助诊断,人们抽油机上安装一个测功计,用于测量杆负载。...左侧是输入图像,右侧是故障模式实时分类。系统便携式设备运行,其分类时间显示右下角。...他们解决办法是将每个用户每个网页鼠标活动转换为单个图像每幅图像中,鼠标移动由一条线表示,颜色编码了鼠标移动速度,而左击和右击则由绿色和红色圆圈表示。

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向文本到图像扩散模型添加条件控制

ControlNet 以端到端方式学习特定于任务条件,即使训练数据集很小 (< 50k),学习也很稳健。此外,训练 ControlNet 与微调扩散模型一样快,并且可以个人设备训练模型。...,生成视觉吸引人图像可能只需要用户输入简短描述性提示。...由于零卷积不会为深层特征添加新噪声,与从头开始训练新层相比,训练与微调扩散模型一样快 我们使用不同条件各种数据集训练了几个 ControlNet,例如 Canny 边缘、Hough 线、用户涂鸦、人体关键点...最近,[37] 讨论了一种扩散模型中缩放多个卷积层初始权重以改进训练方法,这与零卷积思想有相似之处(他们代码包含一个称为“zero_module”函数)。...为了减少训练扩散模型所需计算能力,基于潜[11]思想,提出了潜在扩散模型(LDM)[44]方法,并将其进一步扩展到稳定扩散 2.3 文本到图像扩散 扩散模型可以应用于文本到图像生成任务,以实现最先进图像生成结果

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