大规模机器学习流程的构建与部署 现在有许多的机器学习算法实现是可以扩展到大数据集上的（其中包括矩阵分解、SVM、逻辑回归、LASSO 等等）。实际上，机器学习专家们很乐于指出的一点是：如果你能把机器学习问题转化为一个简单的数值优化问题，你就几近成功了。 当然，现实的问题是，很多机器学习项目是没法简化成一个简单的优化问题的。因此数据科学家们不得不去管理和维护复杂的数据项目，加之他们所要分析的问题经常也需要特定的机器学习流程。上游流程中每个阶段的决策影响下游流程的结果，因此流程中模块的连接与交互成为了一个研究的
选自 arXiv 作者：Marc-André Zöller、Marco F. Huber
现在搞传统机器学习相关的研究论文确实占比不太高，有的人吐槽深度学习就是个系统工程而已，没有数学含金量。
电子设计自动化（electronic design automation, EDA）是指利用计算机辅助设计（CAD）软件，来完成超大规模集成电路（VLSI）芯片的功能设计、综合、验证、物理设计（包括布局、布线、版图、设计规则检查等）等流程的设计方式。机器学习技术在 EDA 领域的应用可以追溯至上世纪 90 年代，而 ML 技术的近期突破性发展和 EDA 任务不断增加的复杂度使得研究者对利用 ML 解决 EDA 任务产生了愈发浓厚的兴趣。
学习机器学习，但无从下手怎么办？尝试过各种学习方法，为什么依然是个门外汉？为什么传统的学习机器学习的途径收效甚慢？ 作为一名对机器学习心有向往的程序员，我该以什么样的姿势开始呢？ 如果你也有同样的困惑，这篇文章推荐给你。 我曾是一名想进入AI行业的软件开发者。为了更快熟悉这里边的门道，我阅读了机器学习的书籍，浏览了不少帖子，还学习了Coursera上关于机器学习的课程。 但是，但是，依然不知道如何开始…... 你是否也有这样的经历呢？ 图片版权归Peter Alfred Hess所有 很多开发者都
“我是一名软件开发工程师，阅读过一些关于机器学习方面的书籍和博客文章，也学习过一些在线的关于机器学习的公开课。但是，我仍然不知道怎么应用到工程实践中……”
我将介绍5个“机器学习”的步骤，这五个步骤是非常规的。
在这篇文章中，我向你展示了采用自顶向下的策略来入门应用机器学习的方法。我可以看到这个方法分为四个步骤。你应该对这些步骤他们感到熟悉，因为它可能跟你用来学习编程的自上而下的方法相同，亦即，掌握基础知识，大量练习，然后在你找到感觉、进入状态后再深入细节。
【导读】2017年9月，Uber 在技术社区发表了一篇文章向大家介绍了 Uber 的机器学习平台 —— Michelangelo。随着平台的日渐成熟，Uber 的业务数量与能力也随之增长和提升，机器学习在整个公司的应用范围越来越广。在本篇文章中， 我们将为大家总结 Michelangelo 在过去一年的时间里取得的成果，回顾Michelangelo 的发展历程，并深入探讨 Uber 机器学习平台当前的发展方向和未来目标。
【编者按】机器学习算法的传统学习路径，是从统计学、概率论、线性代数、微积分等多种数学知识开始，但专业程序员、机器学习爱好者、MachineLearningMastery.com网站大拿Jason Brownlee博士认为这种自下而上的方法停留在算法层面，没有考虑到软件开发和交付，不适合专业程序员，他在一篇文章中面向程序员介绍了一种有别于传统的机器学习入门攻略，让您能够简单、高效地实现从开发者到机器学习践行者的飞跃。CSDN将其节选翻译，包括传统学习方法为什么失灵，如何使用现代的方式和“单项最优”的工具与平台
机器学习算法的传统学习路径，是从统计学、概率论、线性代数、微积分等多种数学知识开始，但专业程序员、机器学习爱好者、MachineLearningMastery.com网站大拿Jason Brownlee博士认为这种自下而上的方法停留在算法层面，没有考虑到软件开发和交付，不适合专业程序员，他在一篇文章中面向程序员介绍了一种有别于传统的机器学习入门攻略，让您能够简单、高效地实现从开发者到机器学习践行者的飞跃。CSDN将其节选翻译，包括传统学习方法为什么失灵，如何使用现代的方式和“单项最优”的工具与平台来处理实际
机器学习从业者通常通过实验算法、数据和超参数来开发新的机器学习模型。随着实验和项目规模的不断扩大，特别是在大中型企业中，越来越多的模型需要进行有效管理，上图展示了在谷歌中人工智能相关的存储库正在呈指数级增长。机器学习从业者需要一种高效的方法来存储、检索和利用模型版本、超参数和性能指标等细节。
原文：http://machinelearningmastery.com/machine-learning-for-programmers/ 译文：http://www.csdn.net/article/2015-08-27/2825551 （译者/刘帝伟 审校/刘翔宇、朱正贵 责编/周建丁） 关于译者： 刘帝伟，中南大学软件学院在读研究生，关注机器学习、数据挖掘及生物信息领域。 机器学习算法的传统学习路径，是从统计学、概率论、线性代数、微积分等多种数学知识开始，但专业程序员、机器学习爱好者、Mach
机器学习平台的最大的驱动力应该是面向数据科学家的基于 Python 的开源技术生态系统的蓬勃发展，比如 scikit-learn、XGBoost 和 Tensorflow/PyTorch 等等。也是因为有了这些算法库的存在，让大部分人都可以使用算法去完成自己的想法，而不需要知道艰深的数学知识，也不需要知道算法的具体实现。
作者 | Tina 机器学习在行业中的应用变得越来越流行，从而成为了软件开发的常规武器。行业的关注点，也逐渐从机器学习能做什么，过渡到如何有效地管理机器学习项目的交付流程上来。 然而相对于传统软件开发，例如 Web 服务或者 Mobile 应用来说，这类程序的开发、部署和持续改进也更加的复杂。但好在经过不断的实践，行业总结出了一套敏捷的工程化流程，供大家在持续交付时遵循和参照。 在 Thoughtworks 技术雷达峰会上，徐昊就《机器学习的工程化》发表了主题演讲，InfoQ 也借此机会对徐昊进行了采访，
课程链接（中国大学慕课，有习题和证书）： https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179
作者 | 赵钰莹，郑思宇 如今，有越来越多的企业将机器学习引入到不同的流程中，对机器学习模型的期待也越来越高。与这种期待相反的是，我们对机器学习治理的关注度显然不够，还没有找到好的方式让整个流程运转地更加流畅、透明度更高，甚至连最佳实践可能的样子都十分模糊。在刚刚结束的 2022 re:Invent 大会上，亚马逊云科技数据与机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian 博士针对 Amazon SageMaker 发布的一系列更新，扩大了机器学习在模型生命周期中的治理规模，让模型开发初步告别
根据《IDC Futurescapes》报告的预测，三分之二的全球2000强企业CEO将把数字化转型作为公司战略的重心。而战略的其中一个重要组成部分应该会包含机器学习解决方案。贯彻执行这些解决方案，可
5月8日，谷歌召开一年一度的Google I/O大会，谷歌CEO直接祭出了这次大会的王牌——AI。 在现场演示的整段对话中，Google Assistant表现的自然流畅，理发店那头丝毫没有察觉到，自
本期将针对机器学习的新朋友，为大家讲解解决机器学习问题的一般思路： 很多博客、教程中都对机器学习、深度学习的具体方法有很详细的讲解，但却很少有人对机器学习问题的流程进行总结，而了解解决机器学习问题的一
5月8日，谷歌召开一年一度的Google I/O大会，谷歌CEO直接祭出了这次大会的王牌——AI。
特征工程(Feature Engineering)是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。
本文介绍了机器学习的基本概念、应用情况以及与其他领域的关系。机器学习是人工智能的一个分支，其基本概念是通过在数据中学习，使计算机系统能够自主地识别模式，并随着数据的增加而改进其性能。机器学习的应用范围非常广泛，包括购物网站推荐、电影推荐、自然语言处理、预测等。机器学习在数据挖掘、人工智能和统计等领域中扮演着重要角色。
自动化机器学习（AutoML）旨在自动化机器学习模型的开发流程，通过简化或去除需要专业知识的复杂步骤，让非专家用户也能轻松创建和部署机器学习模型。AutoML 的核心组件包括：数据预处理、特征工程、模型选择、模型训练与超参数优化以及模型部署与推理。
在代码中实现一个机器学习算法可以教你很多关于算法和它的工作原理。
近年来，机器学习在学术研究领域和实际应用领域得到越来越多的关注。但是，在生产系统中部署机器学习模型存在许多问题和担忧。近日，来自剑桥的研究者做了一项调查，综述了在各个用例、行业和应用中部署机器学习解决方案的报告，并提取了机器学习部署工作流程各阶段需要实际考量的因素。
在生产环境中部署机器学习模型是一个复杂的过程，需要考虑诸多因素，也存在很多挑战。近日，来自剑桥的研究者梳理了该流程常见的问题。
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。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
本文转载自 开源技术 * IBM 微讲堂 | Kubeflow 系列（观看回放 | 下载讲义） 学习和掌握 Kubernetes 上的机器学习工具集 Kubeflow IBM Developer 中国 更新: 2020-11-13 | 发布: 2020-09-15
Azure Machine Learning（简称“AML”）是微软在其公有云Azure上推出的基于Web使用的一项机器学习服务，机器学习属人工智能的一个分支，它技术借助算法让电脑对大量流动数据集进行识别。这种方式能够通过历史数据来预测未来事件和行为，其实现方式明显优于传统的商业智能形式。
机器学习和云计算技术在2019年仍然成为“热门话题”。随着技术的发展和进步，那些在机器学习和云计算采用方面不受重视的组织可能会发现自己落后于人。而人们在行业市场上就可以看到许多举措和项目。但是要取得成功，组织必须将数据放在他们关注的平台和中心。
不可否认，机器学习作为人工智能的实现方式，可以称得上是 AI 皇冠上一颗璀璨的明珠。
经济新常态下，如何对海量数据进行分析挖掘以支撑敏捷决策、适应市场的快速变化，正成为企业数字化转型的关键。机器学习算法能识别数据模型，基于规律完成学习、推理和决策，正广泛的应用在金融、消费品与零售、制造业、能源业、政府与公共服务等行业的各种业务场景中，如精准营销、智能风控、产品研发、设备监管、智能排产、流程优化等。企业传统的机器学习虽然能有效支撑业务决策，但由于严重依赖数据科学家，其技术门槛高、建模周期长的特点正成为企业实现数据驱动的阻碍。
某公司拟开发一套机器学习应用开发平台，支持用户使用浏览器在线进行基于机器学习的智能应用开发活动。
图解机器学习 正是对机器学习的过程中的痛苦有切身体会，我希望能做一份教程，以浅显易懂的方式去讲解它，降低大家的学习门槛。我为此花费了数月时间，经常做到深夜，把自己的学习笔记整理成了这份教程。
互联网几年来的发展已由数据的在线化，过渡到流程的自动化，目前我们正处于人工智能的风口，即：决策智能化。机器学习、人工智能算法变得越来越重要。配送作为外卖平台闭环链条上重要的一环，在线下的运营中积累了大量的数据，这就为我们在配送过程中运用机器学习的方法进行效率优化，运营成本的优化打下基础。目前配送的多个业务都已经可以看到算法的身影，比如运单调度，定价，时间预测等等。
在最近的一次报告中，Ben Hamner向我们介绍了他和他的同事在Kaggle比赛中看到的一些机器学习项目的常见误区。
这是一个机器学习的完整流程，附代码非常全，几乎适合任何监督学习的分类问题，本文提供代码和数据下载。
导读：近日，来自SAP（全球第一大商业软件公司）的梁劲（Jim Liang）公开了自己所写的一份 520 页的学习教程（英文版），详细、明了地介绍了机器学习中的相关概念、数学知识和各种经典算法。
机器之心整理 笔记作者：Jim Liang 近日，来自SAP（全球第一大商业软件公司）的梁劲（Jim Liang）公开了自己所写的一份 520 页的学习教程（英文版），详细、明了地介绍了机器学习中的相关概念、数学知识和各种经典算法。机器之心看到后，也迫不及待的推广给更多的读者。完整的 PDF 请从文后作者公开的链接下载。 在介绍中，Jim Liang 写到： 人工智能是这两年风头正劲的领域，也是未来具有颠覆性可能的新领域。不少人尝试去学习机器学习相关的知识。然而，一旦越过最初的 overview 阶段，很
本文基于大量的报告资料，揭示了机器学习对于就业和社会的具体影响。 本文编译自《science》杂志中的一篇长文“What can machine learning do? Workforce impl
前段时间，来自SAP（全球第一大商业软件公司）的梁劲（Jim Liang）公开了自己所写的一份 520 页的学习教程（英文版），详细、明了地介绍了机器学习中的相关概念、数学知识和各种经典算法。编者看到后，也迫不及待的推广给更多的读者。完整的 PDF 请从文后作者公开的链接下载。
随着数字化和计算能力的发展，机器学习（Machine Learning）技术在提高企业生产力方面所涌现的潜力越来越被大家所重视，然而很多机器学习的模型及应用在实际的生产环境并未达到预期，大量的ML项目被证明是失败的。从机器学习的发展历程来看，早期ML社区广泛关注的是ML模型的构建，确保模型能在预定义的测试数据集上取得较好的表现，但对于如何让模型从实验室走向用户的桌面，并未大家所关注。
使用机器学习框架和Mathematica 从车间监控系统提供的数据创建自适应模型。
导读：近日，来自SAP（全球第一大商业软件公司）的梁劲（Jim Liang）公开了自己所写的一份 520 页的学习教程（英文版），详细、明了地介绍了机器学习中的相关概念、数学知识和各种经典算法。完整的 PDF 请从文后作者公开的链接下载。 在介绍中，Jim Liang 写到： 人工智能是这两年风头正劲的领域，也是未来具有颠覆性可能的新领域。不少人尝试去学习机器学习相关的知识。然而，一旦越过最初的 overview 阶段，很多人就开始打退堂鼓了，然后迅速放弃。 为什么会这样？ 极高的学习曲线 首当其冲就
导读：大数据、人工智能是目前大家谈论比较多的话题，它们的应用也越来越广泛、与我们的生活关系也越来越密切，影响也越来越深远，其中很多已进入寻常百姓家，如无人机、网约车、自动导航、智能家电、电商推荐、人机对话机器人等等。
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