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智能钛机器学习

智能钛机器学习

基于腾讯云强大计算能力的一站式机器学习生态服务平台,帮助用户方便地进行模型训练、评估和预测
  • 智能钛机器学习平台

    智能钛机器学习平台是为 AI 工程师打造的一站式机器学习服务平台,为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程开发支持。智能钛机器学习平台内置丰富的算法组件,支持多种算法框架,满足多种AI应用场景的需求。自动化建模(AutoML)的支持与拖拽式任务流设计让 AI 初学者也能轻松上手。
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  • 智能钛机器学习平台

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  • 机器学习算法

    学习率:模型训练初始学习率,默认为0.5。特征数目:数据特征个数(最大的 featureID 值+1)。FM on SonA算法简介FactorizationMachine(FM)一种基于矩阵分解的机器学习算法。它可对任意的实值向量进行预测。其主要优点包括:(1)可用于高度稀疏数据场景。学习率:模型训练初始学习率,默认为 0.05。FM 因子维度:embedding 维度。正则项参数:L2惩罚项系数。模型类型:模型的数据类型。学习率衰减速度:学习速率衰减系数,默认值为 0.001。GBDT on SONA算法简介GBDT(Gradient Boosting Decision Tree):梯度提升决策树是一种集成使用多个弱分类器(决策树)来提升分类效果的机器学习算法,在很多分类和回归的场景中
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  • 联邦学习

    联邦学习(Federated Learning,FL)联邦学习为客户提供一种能保护自有数据,通过远程操作以及低成本快速迭代的联合建模服务。
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  • 机器翻译

    腾讯机器翻译(TMT)结合了神经机器翻译和统计机器翻译的优点,从大规模双语语料库自动学习翻译知识,实现从源语言文本到目标语言文本的自动翻译,目前可支持十余种语言的互译。
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  • 数据湖

    机器学习产品 包括弹性 流计算 智能钛机器学习 业务架构 方案概述 对象存储 可存储任意规模的结构化 半结构化 非结构化数据 其提供 个 的数据持久性 实现计算与存储分离 发挥计算弹性伸缩能力 同时对存储数据冷热分层是构建数据湖的首选存储服务 借助 构建的数据湖 可以无缝使用各类计算分析和机器学习平台 从而打破数据孤岛 洞察业务价值 指导客户做出更好的决策 使用产品 对象存储 云 弹性 智能钛机器学习 典型应用场景场景描述 在经典机器学习场景中 训练数据量大 同时要求很大的内网带宽 主要能力 超大带宽 可以提供超大的内网带宽 满足机器学习场景大带宽需求 多数据源支持 可对接多种数据源 允许存储任意规模的结构化场景描述 在经典机器学习场景中 训练数据量大 同时要求很大的内网带宽 主要能力 超大带宽 可以提供超大的内网带宽 满足机器学习场景大带宽需求 多数据源支持 可对接多种数据源 允许存储任意规模的结构化一站式机器学习生态服务平台 涵盖了数据预处理 模型训练 评估 预测全部流程 咨询行业专业顾问 关于腾讯云数据湖解决方案的更多咨询 请联系我们的销售和技术支持团队 立即咨询
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  • 智能钛机器学习平台

    智能钛机器学习平台是为 AI 工程师打造的一站式机器学习服务平台,为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程开发及部署支持。智能钛机器学习平台内置丰富的算法组件,支持多种算法框架,满足多种 AI 应用场景的需求。自动化建模(AutoML)的支持与拖拽式任务流设计让 AI 初学者也能轻松上手。下表为云审计支持的智能钛机器学习平台操作列表: 操作名称资源类型事件名称 启动离线批量服务tioneStartBatchJob 启动 Notebook 实例tioneStartNotebookInstance
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  • 对话机器人

    云小微对话机器人基于完全自研的AI全链路能力,对用户输入的文本或语音识别的文本做语义理解、识别用户真实意图,记忆上下文和联想分析,面向用户提供快速、精准的信息问询体验。
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  • 词汇表

    通过智能钛机器学习平台工作流建模,即可组织一套完整逻辑和规则的机器学习流程,包含数据接入、数据预处理、特征工程、模型训练和模型评估等流程。模型服务模型服务是基于已训练完的模型提供在线的预测能力,是机器学习深度学习模型训练流程闭环的关键。智能钛机器学习平台上可将模型通过在线部署,让您的模型可以直接对用户提供服务。实例智能钛机器学习平台内工作流每次运行都将生成一个新的实例,实例包括历史实例、参数实例、重跑实例、定时实例等。组件组件是包含 AI 框架的可执行节点,用户仅需上传代码,进行相应的资源配置,即可使用 TensorflowPyspark 等主流的机器学习深度学习开源框架进行模型训练。
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  • 边缘计算机器

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  • 云安全隐私计算

    云安全隐私计算(TCSPC)以联邦学习、MPC(安全多方计算)、TEE(可信执行环境)等隐私数据保护技术为基础的隐私计算平台,TCSPC针对机器学习算法进行订制化的隐私保护改造,保证数据不出本地即可完成联合建模
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  • 【机器学习】读懂机器学习

    在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习,并且上手相关的实践。本文的主要目录如下:1.一个故事说明什么是机器学习2.机器学习的定义3.机器学习的范围4.机器学习的方法5.机器学习的应用–大数据6.机器学习的子类–深度学习7.机器学习的父类–人工智能8.机器学习的思考大部分数据挖掘中的算法是机器学习的算法在数据库中的优化。统计学习统计学习近似等于机器学习。统计学习是个与机器学习高度重叠的学科。7.机器学习的父类–人工智能人工智能是机器学习的父类。深度学习则是机器学习的子类。介绍中首先是机器学习的概念与定义,然后是机器学习的相关学科,机器学习中包含的各类学习算法,接着介绍机器学习与大数据的关系,机器学习的新子类深度学习,最后探讨了一下机器学习与人工智能发展的联系以及机器学习与潜意识的关联
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  • 边缘计算机器

    腾讯边缘计算机器(ECM)通过将计算能力从中心节点下沉到靠近用户的边缘节点,为您提供低时延、高可用、低成本的边缘计算服务。
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  • 联邦学习

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  • 【机器学习】机器学习系列:(一)机器学习基础

    机器学习是设计和研究能够根据过去的经验来为未来做决策的软件,它是通过数据进行研究的程序。机器学习的基础是归纳(generalize),就是从已知案例数据中找出未知的规律。然后,我们介绍机器学习系统可以处理的常见任务。最后,我们介绍机器学习系统效果评估方式。从经验中学习机器学习系统通常被看作是有无人类监督学习两种方式。监督学习是通过一个输入产生一个带标签的输出的经验数据对中进行学习。机器学习程序中输出结果有很多名称,一些属于机器学习领域,另外一些是专用术语。机器学习任务常见的监督式机器学习任务就是分类(classification)和回归(regression)。本书不会涉及这类需要上百个机器并行计算才能完成的任务,许多机器学习算法的能力会随着训练集的丰富变得更强大。但是,机器学习算法也有句老话“放入的是垃圾,出来的也是垃圾”。
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  • 机器翻译

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  • 【机器学习】机器学习温和指南

    摘要:机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合创始人&CEO Raúl Garreta面向初学者大体概括使用机器学习过程中的重要概念,应用程序和挑战,旨在让读者能够继续探寻机器学习知识。事实上,机器学习是如今人工智能领域中进展最大的方面;现在它是个时髦的话题,并且使用机器学习也非常可能造就出更智能机器。这篇文章将会向初学者简要介绍机器学习。我将大体概括使用机器学习过程中的重要概念,应用程序和挑战。给出机器学习正式的详尽的说明不是本文的宗旨,而是向读者介绍一些初步概念,让读者能够继续探寻机器学习知识。好了,我现在知道什么是机器学习了,但是它是如何工作的呢?大约10年前我读过的第一批关于机器学习书籍中有一本是Tom Mitchell写的《机器学习》。计算和选择合理的特征来表示一个实例是使用机器学习的过程中最重要的任务之一,在本文稍后部分我们将讨论这点。机器学习算法的种类在本节中我们将讨论两大类机器学习算法:监督式学习和非监督式学习算法。
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  • 【机器学习基础】机器学习介绍

    机器学习介绍  机器学习是一个跟“大数据”一样近几年格外火的词汇。而机器学习究竟是一个什么过程或者行为呢?接下来,让我们来看看什么是机器学习。1.什么是机器学习  机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点,一条自然、清晰的脉络。机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律(模型),并利用规律对未知数据进行预测的算法2.机器学习的分类  机器学习主要分为三大类:监督学习,无监督学习,强化学习。分类(classification):分类是机器学习中使用地最多的一大类算法,可以将实例数据划分到合适的类别中。  Alphago就是强化学习在现实应用的成功案例之一,通过“深度学习”的训练,Alphago击败了多位围棋世界冠军3.机器学习常见算法  1.线性回归 (Linear Regression)  2.逻辑回归
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  • 机器学习(一)——机器学习概述

    机器学习(一)——机器学习概述 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 前言:近期开始学习机器学习,当前视频和书籍一起看,视频看的是吴恩达的机器学习系列课程,书籍看的《机器学习实战》。目前是机器学习小白,希望各位有感兴趣的,可以一起开始学机器学习。大家可以多交流~~ 另外,由于工作上还是在做web服务端,因此还会经常更新对于web的学习体会~希望大家共同进步。一、概述 机器学习是近期非常火的技术,其可以将输入的数据经过一定的处理,得到结果,具有预测、决策、统计、分类等功能,被广泛应用于各行各业。机器学习主要分为两大类:监督学习(supervisor learning)和无监督学习(unsupervisor learning)。四、机器学习开发步骤 机器学习应用开发,主要步骤如下:1、收集数据 对于机器学习来说,没有数据就没有学习可言。数据可以是爬虫抓取、开源语料库、自己提供的数据源等。
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