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机器学习服务器文档

支持工作负载分布的架构 在具有多个内核的单个服务器上,作业并行运行,假设工作负载可以分成更小的部分并在多个线程上执行。 分布式和并行处理是 revo 管理的,其中引擎将作业分配给可用的计算资源(集群中的节点,或多核机器上的线程),从而成为该作业的逻辑主节点。 有关按计算上下文列出的受支持数据源的列表,请参阅机器学习服务器中脚本执行的计算上下文。 备注 分布式计算在概念上类似于并行计算,但在机器学习服务器中,它特指跨多个物理服务器的工作负载分布。 实际上,您可以将分布式计算视为机器学习服务器为 Hadoop 和 Spark提供的一种能力。 多线程数据操作的函数 导入、合并和步进转换在并行架构上是多线程的。

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谈谈服务器运营领域的机器学习

本文我们来谈谈近几年机器学习服务器运营领域的一些实践。 二、由运营的矛盾点来推导 从2011年至今每年新增的服务器开始呈现快速增长的态势,而到了2016年底过保设备占比超过50%。 刚开始的时候,服务器运营开发团队没有什么数据挖掘或机器学习的概念,当时只知道,自动化运营系统那么多年积累了大量数据,这些数据都躺在DB和TDW里,没有实际利用。 第二个阶段:机器学习 前几年,得益于研发管理部高校合作组的牵线,我们与华中科技大学开展了高校合作,当时定了两个合作开发的项目,分别是服务器硬件故障预测与机房上架策略优化。 机器学习的基础是大数据,有了数据平台的支撑,使数据的采集+清洗+存储+出库等环节每天自动循环,为机器学习源源不断的输送炮弹。 服务器运营领域的机器学习,其目标都是为了更好的提升运营效率和节约成本,所以,机器学习的研究方向,必须要跟运营同学一道,探讨出当前运营的主要矛盾,针对具体的问题就开展研究,要不AI的成果只能是空中之花,无法落地

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    机器学习参数服务器 Paracel (1)-----总体架构

    [源码解析] 机器学习参数服务器 Paracel (1)-----总体架构 目录 [源码解析] 机器学习参数服务器 Paracel (1)-----总体架构 0x00 摘要 0x01使用 1.1 配置& 是豆瓣开发的一个分布式计算框架,它基于参数服务器范式来解决机器学习的问题:逻辑回归、SVD、矩阵分解(BFGS,sgd,als,cg),LDA,Lasso...。 本系列其他文章是: [源码解析] 机器学习参数服务器ps-lite 之(1) ----- PostOffice [源码解析] 机器学习参数服务器ps-lite(2) ----- 通信模块Van [源码解析 ] 机器学习参数服务器ps-lite 之(3) ----- 代理人Customer [源码解析]机器学习参数服务器ps-lite(4) ----- 应用节点实现 本文在解析时候会删除部分非主体代码。 0xFF 参考 PARACEL:让分布式机器学习变得简单 参数服务器——分布式机器学习的新杀器

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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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    机器学习机器学习-概述

    ---- 简单的一句话:让机器从数据中学习,进而得到一个更加符合现实规律的模型,通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好,这就是机器学习。 对比于数据挖掘从大数据之间找相互特性而言,机器学习更加注重算法的设计,让计算机能够白动地从数据中“学习”规律,并利用规律对未知数据进行预测。 机器学习可以分为以下五个大类: (1)监督学习:从给定的训练数据集中学习出-一个函数,当新的数据到来时,可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是输人和输出,也可以说是特征和目标。 一句话说明机器学习(MachineLearning) 简单的一句话:让机器从数据中学习,进而得到一个更加符合现实规律的模型,通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好,这就是机器学习学习:在数据的基础上让机器重复执行一套特定的步骤(学习算法)进行事物特征的萃取,得到一个更加逼近于现实的描述(这个描述是一个模型它的本身可能就是一个函数)。

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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 而在机器学习领域,根据著名的一个实验,有效的证实了机器学习界一个理论:即机器学习模型的数据越多,机器学习的预测的效率就越好。 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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    机器学习机器学习概述

    1、机器学习的基本概念 机器学习是一门从数据中研究算法的科学学科。机器学习直白来讲,是根据已有的数据,进行算法选择,并基于算法和数据构建模型,最终对未来进行预测。 (2)机器学习的经典定义 美国卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)机器学习研究领域的著名教授Tom Mitchell对机器学习的经典定义如下。 机器学习是人工智能的一个分支。 通常通过统计、检索、机器学习、模式匹配等诸多方法来实现这个过程。 3)机器学习:是数据分析和数据挖掘的一种比较常用、比较好的手段。 2、机器学习的第一种分类方式 (1)有监督学习 用已知某种或某些特性的样本作为训练集,以建立一个数学模型,再用已建立的模型来预测未知样本,此种方法被称为有监督学习,是最常用的一种机器学习方法。

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    机器学习】何谓机器学习 机器学习能做些什么?

    最近我和一对夫妇共进晚餐,他们问我从事什么职业,我回应道:“机器学习。”妻子回头问丈夫:“亲爱的,什么是机器学习?”她的丈夫答道:“T-800型终结者。” 不过,这位朋友对机器学习的理解还是有所偏差的。机器学习能让我们自数据集中受到启发,换句话说,我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义,这才是机器学习的真实含义。 T-800型终结者(图片来源网络) 现今,机器学习已应用于多个领域,远超出大多数人的想象,下面就是假想的一日,其中很多场景都会碰到机器学习:假设你想起今天是某位朋友的生日,打算通过邮局给她邮寄一张生日贺卡 图1.1集中展示了使用到的机器学习应用。 ? 图1-1 机器学习在日常生活中的应用,从左上角按照顺时针方向依次使用到的机器学习技术分别为:人脸识别、手写数字识别、垃圾邮件过滤和亚马逊公司的产品推荐 上面提到的所有场景,都有机器学习软件的存在。

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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.

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    机器学习机器学习算法总结

    找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位, 毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大。    纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺少的,国内大点的公司里百度,阿里,腾讯,网易,搜狐,华为(华为的岗位基本都是随机分配,机器学习等岗位基本面向的是博士)等会有相关职位,另外一些国内的中小型企业和外企也会招一小部分 阿里的算法岗位很大一部分也是搞机器学习相关的。   下面是本人在找机器学习岗位工作时,总结的常见机器学习算法(主要是一些常规分类器)大概流程和主要思想,希望对大家找机器学习岗位时有点帮助。 近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。   GBDT是回归树,不是分类树。其核心就在于,每一棵树是从之前所有树的残差中来学习的。

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    机器学习机器学习算法预览

    在这篇文章中,我要带大家预览一下机器学习中最热门的算法。预览主要的机器学习算法可在某种程度上给你这样的一种感觉,让你知道什么样的方法是可靠的。 一般来说,决策树运行速度快,而且结果精确,是机器学习里最大的宠儿。 下面是一些我不会在这篇文章列举出来的机器学习算法,它们用于解决特别的任务的过程,例如: 功能选择算法 算法精度评估 性能测试 我也不会列举那些用于子领域的机器学习算法,例如 这里介绍了一些通俗易懂的方法,让你能很快的学习上手。 怎样学习机器学习算法 算法是机器学习的一个大模块。这个话题我是很有兴趣的,而且之前也写了很多这方面的博客。 如何运行这些机器学习算法 有时,你需要的只是一些代码。下面这些链接可以让你明白如何运行机器学习算法,并使用常规的库来编写这些代码或者从研究者运用它们。

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    机器学习实战】从零开始深度学习(通过GPU服务器进行深度学习

    2.3 损失函数 2.4 优化器的选择 2.5 评估机器学习模型 2.6 模型的选择 3 案例实践——猫狗图像分类 3.1 数据集的建立(训练集+验证集) 3.2 数据预处理(图片数据转换成PyTorch 对于不同的机器学习问题,激活函数的选择和损失函数的选择可以概括成下表: ? 关于神经网络的一些知识 学习内容 参考资料 python 对于机器学习方向的同学来说掌握Python基础即可。 Coding the Matrix 机器学习基础 (1)吴恩达的机器学习入门课程(2)林轩田的机器学习基石和机器学习技法(3)Udacity 的机器学习纳米学位(4)周志华著的 《 机器学习 》(5)李航著的 换句话说,机器学习的任务就是不断地训练、学习参数θ ,使得P G ( x ; θ ) 与P d a t a ( x ; θ )之间的KL散度最小。

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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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    机器学习机器学习算法之旅

    在理解了我们需要解决的机器学习问题之后,我们可以思考一下我们需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法,大致了解哪些方法可用,很有帮助。 机器学习领域有很多算法,然后每种算法又有很多延伸,所以对于一个特定问题,如何确定一个正确的算法是很困难的。本文中我想给你们两种方法来归纳在现实中会遇到的算法。 学习方式 根据如何处理经验、环境或者任何我们称之为输入的数据,算法分为不同种类。机器学习和人工智能课本通常先考虑算法可以适应的学习方式。 这里只讨论几个主要的学习风格或学习模型,并且有几个基本的例子。 问题例子是机器人控制,算法例子包括Q-learning以及Temporal difference learning。 当整合数据模拟商业决策时,大多数会用到监督学习和无监督学习的方法。 当下一个热门话题是半监督学习,比如图像分类问题,这中问题中有一个大的数据库,但是只有一小部分图片做了标记。增强学习多半还是用在机器人控制和其他控制系统的开发上。

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    机器学习机器学习项目流程

    本文是中国大学慕课《机器学习》的“机器学习项目流程”章节的课后代码。 项目介绍: 这是一个受监督的回归机器学习任务:给定一组包含目标(在本例中为分数)的数据,我们希望训练一个可以学习将特征(也称为解释变量)映射到目标的模型。 然后,为了测试模型的学习效果,我们在一个从未见过答案的测试集上进行评估 我们在拿到一个机器学习问题之后,要做的第一件事就是制作出我们的机器学习项目清单。 下面给出了一个可供参考的机器学习项目清单,它应该适用于大多数机器学习项目,虽然确切的实现细节可能有所不同,但机器学习项目的一般结构保持相对稳定: 数据清理和格式化 探索性数据分析 特征工程和特征选择 基于性能指标比较几种机器学习模型 ,包含: 数据清理,探索性数据分析,特征工程和选择等常见问题的解决办法 随机搜索,网格搜索,交叉验证等方法寻找最优超参数 可视化决策树 对完整的机器学习项目流程建立一个宏观的了解 代码非常完整,可以在平时的机器学习项目中拿来用

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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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    服务器计算的机器学习,出路在哪里?

    机器之心分析师网络 作者:仵冀颖 编辑:H4O 本文重点关注了基于无服务器计算的机器学习的最新研究进展,并通过四篇研究论文表明了无服务器 ML 框架在执行机器学习任务时性能远优于经典的基于粗粒度的 VM 一、机器学习和无服务器学习 1.1、机器学习(ML)在应用场景中遇到了什么问题? 作者提出了一个无服务器机器学习框架,该框架专门用于无服务器基础设施和 ML 工作流。 三、文章小结 本文重点关注了基于无服务器计算的机器学习的最新研究进展。 尽管无服务器机器学习具有敏捷、快速、可伸缩性等优点,但是它对机器学习的集成还处于初级阶段,它自身也面临着工具不全面、不成熟或者配置方式不统一等问题。

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    机器学习参数服务器ps-lite (1) ----- PostOffice

    [源码解析] 机器学习参数服务器ps-lite 之(1) ----- PostOffice 目录 [源码解析] 机器学习参数服务器ps-lite 之(1) ----- PostOffice 0x00 摘要 ,是为了解决分布式机器学习问题的一个编程框架,其主要包括服务器端,客户端和调度器,与其他范式相比,参数服务器把模型参数存储和更新提升为主要组件,并且使用多种方法提高了处理能力。 l 0x01 概要 1.1 参数服务器是什么 如果做一个类比,参数服务器机器学习领域的分布式内存数据库,其作用是存储模型和更新模型。 我们来看看机器学习的几个步骤,这些步骤不断循环往复。 因此我们可以推导出参数服务器之中各个模块的作用: 服务器端(Server ):存放机器学习模型参数,接收客户端发送的梯度,完成归并,对本地模型参数进行更新。 代码解析 ps-lite代码笔记 分布式TensorFlow入门教程 分布式机器学习(上)-并行计算与机器学习 分布式机器学习(中)-并行计算与机器学习 分布式机器学习(下)-联邦学习 ps-lite

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    机器学习--机器学习的分类

    在无监督学习中给定的数据是和监督学习中给定的数据是不一样的。在无监督学习中给定的数据没有任何标签或者说只有同一种标签。 无监督学习与监督学习的区别 有监督学习方法必须要有训练集与测试样本。 半监督学习 半监督学习(Semi-Supervised Learning,SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题,是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。 迁移学习 随着越来越多的机器学习应用场景的出现,而现有表现比较好的监督学习需要大量的标注数据,标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务,所以迁移学习受到越来越多的关注。 迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务,虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的,但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。 迁移学习对人类来说很常见,例如,我们可能会发现学习识别苹果可能有助于识别梨,或者学习弹奏电子琴可能有助于学习钢琴。 ?

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    机器学习机器学习算法之旅

    在理解了我们需要解决的机器学习问题之后,我们可以思考一下我们需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法,大致了解哪些方法可用,很有帮助。 机器学习领域有很多算法,然后每种算法又有很多延伸,所以对于一个特定问题,如何确定一个正确的算法是很困难的。本文中我想给你们两种方法来归纳在现实中会遇到的算法。 学习方式 根据如何处理经验、环境或者任何我们称之为输入的数据,算法分为不同种类。机器学习和人工智能课本通常先考虑算法可以适应的学习方式。 这里只讨论几个主要的学习风格或学习模型,并且有几个基本的例子。 问题例子是机器人控制,算法例子包括Q-learning以及Temporal difference learning。 当整合数据模拟商业决策时,大多数会用到监督学习和无监督学习的方法。 当下一个热门话题是半监督学习,比如图像分类问题,这中问题中有一个大的数据库,但是只有一小部分图片做了标记。增强学习多半还是用在机器人控制和其他控制系统的开发上。

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