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Facebook 的应用机器学习平台

Facebook产品或服务使用的机器学习算法。 C.Facebook内部“机器学习作为服务” Facebook有几个内部平台和工具包,目的是简化在Facebook产品中利用机器学习的任务。 Facebook大多数的机器学习训练通过FBLearner平台完成。这些工具和平台协同工作的目的是提高机器学习工程师的生产力,并帮助他们专注于算法的创新。 ? Facebook机器学习流和架构。 Caffe2是Facebook的内部训练和部署大规模机器学习模型的框架。Caffe2关注产品要求的几个关键的特征:性能、跨平台支持,以及基本的机器学习算法。 对于机器学习应用程序,这提供了一个充分利用分布式训练机制的机会,这些机制可以扩展到大量的异质资源(例如不同的CPU和GPU平台,具有不同的RAM分配)。 总结 在Facebook,研究人员发现了应用机器学习平台的规模和驱动决策方面设计中出现的几个关键因素:数据与计算机联合布局的重要性、处理各种机器工作负载的重要性,不仅仅是计算机视觉,以及来自日计算周期的空闲容量的机会

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机器学习平台的演进史

第二代机器学习平台侧重于模型:重点是快速创建和跟踪实验,以及部署、监控和理解模型。 第三代机器学习平台侧重于数据:重点是特征和标签的构建以及机器学习工作流的自动化。 这三类机器学习平台并没有绝对的优劣,对于企业而言,也不一定一开始就要选择第三代机器学习平台,凡事都要有一个演进的过程。 如果说草创阶段,大可以选择第一代机器学习平台,先让机器学习应用于业务,产生业务价值;然后再引入第二代机器学习平台机器学习模型能快速且自动化的应用于业务。 第二代机器学习平台:基于模型的解决方案 正是因为第一代机器学习平台有着种种缺陷,于是有人开始讨论“数据科学工作流程”或机器学习开发生命周期 (MLDLC)。 第三代机器学习平台是因为 AI 算法已经足够成熟了,只需要像平台提供一些训练数据就可以让平台完成一次机器学习模型的训练和部署到生产环境。

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    Weka机器学习平台的迷你课程

    那么,在这篇文章中,您接下来将会看到分为十四部分的教您使用Weka平台进行应用式机器学习的速成课程,在这些课程中没有任何数学公式或任何程序代码。 您将了解Weka机器学习工作平台的使用方法,包括懂得如何探索算法和知道如何设计控制实验。 您将知道如何为您的问题创建多个视图以及评估多个算法,并使用统计信息为您自己的预建模问题选择性能最佳的模型。 这个迷你课程不是关于机器学习的教科书。 它将把您从一个懂一点机器学习的开发者转变为一个可以使用Weka平台从头到尾地处理一个数据集,并提供一个预测模型或高性能模型的开发者。 第6课:Weka中的机器学习算法 Weka平台的一个主要优点是它提供了大量的机器学习算法。 你需要了解机器学习算法。 在本课中,您将深入了解Weka中的机器学习算法。 第11课:集成算法之旅 Weka非常容易使用,这可能是和其他平台相比起来的最大优势。 除此之外,Weka还提供了大量的集成机器学习算法,这可能是Weka与其他平台相比的第二大优势。

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    机器学习平台的模型发布指南

    导读:近两年,各式各样的机器学习平台如雨后春笋一样出现,极大地降低了从业者的门槛。大家的关注点往往在平台如何能够高效地进行各种花样地数据预处理,如何简单易用地训练出各种模型上。但是在产出模型之后呢? 作为机器学习平台的构建者,在得到应用于不同场景、不同类型的模型后,接下来需要思考的就是模型产生价值的场景,比如: 实时预测服务:兼容不同模型,包装成用于预测的功能,进一步发布面向用户的高时效性的预测服务 所以模型发布常常碰到如下挑战: 平台往往会提供交互式的云端机器学习开发环境,供用户训练自己的模型,所以平台API需要兼容输入输出差异巨大的模型 在通过GraphDef重构模型,Weight复现参数后,作为一个图结构 api,并发布成平台服务,暴露给用户 得力于机器学习框架对运行时环境要求的一致性,平台只需要针对每种机器学习框架,把模型发布代码及依赖打包成一个Docker镜像,就能满足该框架里所有模型的发布需求 实际上,在构建机器学习平台的后期,在平台的功能点趋于稳定,各个功能的模块化日益完善的条件下,下一步必然向着更加自动化进行的,是离不开自身模型的应用的。

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    机器学习平台带给QA的挑战

    机器学习平台是一款集数据集、特征工程、模型训练、评估、预测、发布于一体的全流程开发和部署的工作平台。 在谈测试机器学习平台带给QA的挑战之前,先了解一下机器学习平台是什么? 即数据科学家们的日常工作流程有: 问题定义 数据收集 预处理 构造数据集 特征工程 建模、调参 部署、在线验证 循环优化 ---- 机器学习平台的主要业务 简单理解,机器学习平台就是帮助数据科学家工作变得更简单 即机器学习平台主要业务包括(如图2): ? 图2. 其它 集成Jupyter Notebook 调度等等 ---- QA面临的挑战 了解了机器学习平台的主要业务功能后,谈谈机器学习平台测试过程中,QA所面临的挑战,以及在实践的所使用的应对方案。 1.

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    机器学习平台Tensorflow安装的过程。

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    苹果开放机器学习API,但是没有看到苹果的机器学习开发平台

    这次,苹果不仅在iOS的自家应用中更多使用了机器学习,还把机器学习功能作为iOS API的一部分向开发者开放,希望开发者们也用机器学习的力量开发出更好的应用程序。 iOS中的机器学习 ? 在iOS的本身功能里,苹果已经尝试用机器学习带来更好的用户体验,比如在iPad上利用机器学习识别手写便签的文本、在iPhone上通过学习和预测用户的使用习惯来让iOS更省电、在照片app里自动创建的回忆相册以及面部识别 苹果没有做大而全的人工智能平台 去年苹果收购了西雅图的机器学习初创公司Turi以后,继续在西雅图成立了自己的人工智能研究实验室,聘请了华盛顿大学教授Carlos Guestrin作为机器学习总监。 所以苹果没有发布自己的机器学习开发平台、没有发布开发硬件,也没有对外公布是否挖了机器学习专家到自己团队,在这种态度下就都合情合理了。

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    机器学习研究与开发平台的选择

    目前机器学习可以说是百花齐放阶段,不过如果要学习或者研究机器学习,进而用到生产环境,对平台,开发语言,机器学习库的选择就要费一番脑筋了。 生产环境中机器学习平台的搭建     如果平台是要用于生产环境的话,接着有一个问题,就是对产品需要分析的数据量的估计,如果数据量很大,那么需要选择一个大数据平台。 1.2 生产环境中机器学习单机数据平台的搭建     生产环境里面如果数据量不大,大数据平台就显得有点over design了,此时我们有更多的选择。 研究环境中机器学习平台的搭建     如果只是做研究,那么选择就很多了,主流的有三种。     第一种是基于Spark MLlib来学习。 个人比较推荐这种方法,周围同事来说,用scikit-learn学习交流也是主流。     第三种是基于R的平台来做机器学习(不包括Spark R),主要平台是R studio。

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    机器学习平台化发展趋势

    很有可能,最重要的是机器学习系统的平台化,以及围绕平台化展开的一系列工作。 什么是机器学习平台? 什么叫做“机器学习系统的平台化”呢? 简单来说,就是要把机器学习系统做成一个简单易用的、更加通用的平台,让各种业务都能够方便地接入这个平台,从而享受到机器学习带来的红利。 想要使用机器学习技术的业务方可以看做是想要在电商平台上开店的小商家,而机器学习平台无疑就是电商平台了。作为一个商家,如果选择自己建网站开店,就好比每个业务自己搭建机器学习流程,显然是一个低效的选择。 构建机器学习平台的挑战 从上面的图可以看出,在机器学习平台的支持下,业务接入机器学习功能变得非常简单,在理想状况下,只需要点几个按钮,写一些配置文件就够了。 但需要指出的是,在实现一个机器学习平台的时候,上面提到的平台层的东西不一定都要自己来做,一些机器学习核心组件的部分可以充分利用一些开源工具,甚至一些开放平台来做,例如Amazon、微软以及阿里的云服务都提供了机器学习的组件

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    机器学习神器之二】深度学习新手平台Floyd

    想必每个学习深度学习的小伙伴,特别是新手小白,总要为找到以及调试一个适合的gpu云主机煞费苦心。不知道大家有没有经历过,用自己的显卡计算时,每出一个结果,就能听到显卡”兹”的一声,仿佛在向我哀嚎。 其实深度学习最好,最经济的训练方式就是在云端,找个GPU的机器,安装搭建环境进行训练,这也是我之前做项目和使用的方式,但对于深度学习的研究者,开发者来说,不太希望花费太多的时间在驱动安装,环境配置,包依赖处理这些琐碎的方面 最近尝试了一下FloydHub,这是一个由Heroku提供的Deep Learning的PAAS平台,可以让你使用简单的命令就在本机提交训练任务,支持Caffe,Tensoflow,Torch等等,CNTK 在项目初始化完毕的时候,那么我们就可以在远端的平台上train这个项目了,floyd支持多个不同的深度学习框架,多个版本,另外也支持CPU和GPU,在本例中我使用Tensorflow,而且最新版本1.3 而且,用户体验对一个学习者来说,简直完美。 ∞∞∞∞∞

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    不存在所谓的机器学习平台

    对于这些供应商而言,未来的机器学习平台就像过去和现在的操作系统、云环境或移动开发平台。如果你能主导数据科学/机器学习平台的市场份额,在未来几十年就会收获丰厚的回报。 然而,机器学习平台是什么样子的?它与数据科学平台有何相同或不同?机器学习平台的核心要求是什么?它们与更普通的数据科学平台有何不同?这些平台的用户是谁,他们真正想要什么?不妨深入研究一下。 机器学习平台有助于超参数的发现、设置和管理,此外还包括不是针对机器学习的数据科学平台所不能提供的算法选择和比较。 数据科学家、工程师和机器学习开发人员之间在机器学习应用、部署和需求方面存在着这些差异,因此单一机器学习平台的概念不是特别可行。这将是“杂而不精”的情况。 因此,我们看到出现了四种不同的平台。 无法支持机器学习功能的数据科学平台将改而处理非机器学习数据科学任务。同样,天生支持数据工程功能的那些大数据平台也将成为赢家。

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    tensorflow机器学习模型的跨平台上线

    在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中,我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法,这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型,但是由于tensorflow模型往往较大,使用无法优化的 PMML文件大多数时候很笨拙,因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法。 1. tensorflow模型的跨平台上线的备选方案     tensorflow模型的跨平台上线的备选方案一般有三种:即PMML方式,tensorflow serving方式,以及跨语言API方式。 ', 'rf.pb', as_text=False)     至此,我们的模型文件rf.pb已经被保存下来了,下面就是要跨平台上线了。  3.  模型文件在Java平台上线     这里我们以Java平台的模型上线为例,C++的API上线我没有用过,这里就不写了。

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    如何下载安装Weka机器学习工作平台

    Weka机器学习工作平台是一个功能强大且易于使用的预测建模平台。 在这篇文章中,你将发现如何在你的工作站上快速安装Weka,并开始学习机器学习。 此安装包括可用于预测建模的Weka平台以及运行Weka平台所需的Java版本。 Windows 在Windows上,一体化版本的Weka是一个自解压可执行文件。 例如: java -jar weka.jar 在Linux和其他平台上安装Weka Weka还单独提供了一个为Linux和其他平台上安装的版本。 例如: java -jar weka.jar 概要 在这篇文章中,你发现了如何下载和安装Weka机器学习工作台。 为Linux和其他平台安装独立版本的Weka。

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    面向机器学习数据平台的设计与搭建

    在近期举办的2018 ArchSummit全球架构师峰会上,个推首席数据架构师袁凯,基于他在数据平台的建设以及数据产品研发的多年经验,分享了《面向机器学习数据平台的设计与搭建》。 以往大家自己在单机上就可以完成机器学习的数据预处理、数据分析以及最终机器学习的分析和上线。但在海量数据情况下,可能需要接触到Hadoop生态圈。 2、做监督学习时,经常需要匹配样本。 6、个推有多项业务在使用机器学习,但并不统一,会造成重复开发,缺少平台来沉淀和共享。这就导致已经衍生出来的一些比较好用的特征,没有得到广泛的应用。 四、个推针对机器学习问题的解决方案 首先说一下我们这个平台的目标: 第一点,我们希望内部的建模流程规范化。 第二点,我们希望提供一个端到端的解决方案,覆盖从模型的开发到上线应用整个流程。 第四点,这个平台不是面向机器学习零基础的开发人员,更多的是面向专家和半专家的算法工程师,让他们提高建模的效率。同时这个平台要支持多租户,确保保障数据安全。

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      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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