机器之心原创 作者：高静宜 3 月 28 日，腾讯云宣布推出深度学习平台 DI-X（Data Intelligence X），为机器学习、深度学习用户提供一站式服务，为其在 AI 领域的探索降低门槛并提供最流畅的体验...机器之心对腾讯 T4 专家、腾讯云机器学习平台技术负责人黄明进行了采访，从中得到了答案。 机器之心：深度学习平台不是一个新鲜概念，国内外一些公司早已尝试研发深度学习平台，部分公司已见成效。...随着机器学习与人工智能的发展，腾讯内部需要一个平台，支持内部算法工程师和数据科学家的迫切需求，DI-X 应运而生，并成为主要机器学习平台，每天有上万的机器学习任务流，在上面运行各种算法，并训练出各种各样的模型...推出腾讯云深度学习平台的战略目标是怎样的？...黄明：DI-X 项目是由腾讯云的数据产品团队和腾讯数据平台部的机器学习团队联合而成，人不多，就十几个。我们相信小团队比较进行适合快速的迭代，产品现在还很年轻，需要快速的成长。
很多用户在初次选择云服务器商家的时候，往往不知道怎么选择哪个云服务商好，因为国内云服务商众多，各有各的特点，但是目前选择腾讯云的用户越来越多了，我们就来说说为什么上云要首选阿里云。...异构型（适合于深度学习、科学计算、视频编解码和图形工作站等高性能应用）。 批量型（适用于渲染、基因分析、晶体药学等短时频繁使用超大规模计算节点的计算密集型应用）。...弹性 致力于打造业界最为弹性的云端服务器管理平台，提供以下能力： 1.硬件配置：基于云硬盘的云服务器即时提升/降低硬件配置（不区分包年包月或按量计费类型）。...1.腾讯云 CVM 提供基于 Web 的用户界面，即控制台，可以像与实体机器一样对云服务器实例进行启动、调整配置、重装系统等操作。...2.腾讯云 CVM 提供 API 体系，您可使用 API 便捷的将云服务器与您的内部监控、运营系统相结合，实现贴近业务需求、完全自动化的业务运维体系。
甲骨文周二在纽约的Oracle CloudWorld上展示了Oracle Cloud Platform在人工智能和机器学习方面的进步。...Oracle宣布了一系列新的平台即服务功能和特性，其中包括： 手机和机器人- 自学聊天机器人，观察交互模式和偏好，以自动执行经常执行的最终用户操作，从而腾出时间来完成更高生产率的任务； 使用机器学习从用户对话中学习...安全与管理- 机器学习驱动的用户和实体行为分析，可自动隔离和消除可疑和恶意用户； 预防性控制措施，可拦截结构化和非结构化数据存储库之间的数据泄漏；和 · 跨日志，性能，用户体验和配置数据的统一数据存储库...Microsoft Cortana； · 基于深度神经网络的机器学习算法可处理来自基于语音的设备的消息，以了解最终用户的输入并采取行动； · 智能路由到Oracle Bots，具有处理最终用户输入的知识...他补充说，实现其自主云承诺“将需要Oracle尚未在尚未构建的数据中心中展示的强大功能。” 此外，Oracle的政策是锁定客户，“这些努力对互操作性有很高的要求，” Enderle说。
这是一个全栈的机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段，超过50万行代码，在 GitHub 上 Star 数已超过 4200，Fork 数超过 1000。...一个全栈的机器学习平台，近日悄悄上线了。 8月22日，腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。...Angel 3.0尝试打造一个全栈的机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段：特征工程，模型训练，超参数调节和模型服务。...Angel发布里程碑版本3.0：全栈机器学习平台 Angel是腾讯开源的大规模分布式机器学习平台，专注于稀疏数据高维模型的训练。...Angel 3.0试图打造一个全栈的机器学习平台，它的功能特性涵盖了机器学习的各个阶段：特征工程，模型训练，超参数调节和模型服务。
研华联盟行业合作伙伴共同打造的“机床健康诊断云平台分析系统”，以模块化的方式实现数控机床的健康状态数据采集、数据清洗、通讯联网、专家模型故障诊断、云平台数据库存储、并通过云平台强大的机器学习和深度学习能力...、可视化/时序数据库/远程运维：特征值数据上传到云端后，可以根据需求进行图形化展示，存储实时数据库和远程运维管理； 8、AI数据建模/机器学习：机床的故障诊断与很多因素相关，包括设备运行程度、生产环境与生产过程...、操作习惯、物料批次甚至天气因素等，因此运用机床云的机器学习和大数据分析工具进行深度的数据分析并重新创建模型具有不可替代的意义，通过相同时间训练集与测试集数据的比对，建立多维非线性模型以弥补经典专家模型库的不足...9、AI数据模型边缘部署：机器学习与深度学习需要针对大量的数据进行复杂的运算和迭代，如果在本地计算机处理会需要都很长的时间完成甚至在未完成前耗尽计算机现有资源而宕机，而利用云计算分布式技术可以大大缩短建模时间并保证稳定性...，因此机器学习阶段会在云端完成；但故障预测需要对现场信号的及时响应，必须部署在边缘层。
这是《使用腾讯云GPU学习深度学习》系列文章的第一篇。本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算，前面主要介绍原理部分，后期则以实践为主。...我们首先需要明确人工智能、机器学习以及深度学习三者之间的关系。如NVIDIA官网所述，人工智能是一个非常大的概念，而机器学习只是人工智能的一种实现方法。...深度学习是同样也是一种实现机器学习的方法，是在机器学习的基础上建立起来的。这体现在，首先从字面上看，二者都是在“学习”，因此在评价深度学习训练出的模型好坏时，同样直接来源于机器学习的评价方法。...最后，目前腾讯云 GPU 服务器还在内测阶段，暂时没有申请到内测资格的读者也可以使用普通的云服务器运行本讲的代码。...服务器的租用方式，以及 Python 编程环境的搭建，我们将以腾讯云 GPU 为例，在接下来的内容中和大家详细介绍。
说到腾讯的翻译大家都不陌生，QQ和微信聊天平台上的翻译，QQ浏览器上的翻译全页等功能都是由腾讯云的机器翻译提供强大支持的，但腾讯云的机器翻译到底是啥？它和百度，有道那些翻译APP有啥不同？...我相信有这些疑惑的不止我一个人。所以，今天我要和大家分享的就是我初次接触使用腾讯云机器翻译的一些认识，希望本文章能给想要了解腾讯云机器翻译的伙伴们提供一些小小的帮助。...机器翻译是指使用机器学习技术从系统可支持的“源语言”（可以引导出另一种语言的语言）翻译成“目标语言”的服务，看似简单的一步翻译其实蕴含着十分复杂的技术，它综合运用了如人工智能，云计算，API，大数据等前沿技术...，当然，腾讯云的机器翻译就是神经网络机器翻译。...以上就是我对腾讯云机器翻译的初步认识，谢谢！
SegmentFault 思否消息，字节跳动技术团队官方微信公众号发布消息称：「字节跳动基础架构团队基于火山引擎机器学习平台 Clever 及其丰富的行业落地经验，推出开源项目 Klever，以工程化的方式降低智能技术落地门槛...项目地址 ： https://github.com/kleveross ---- Klever 是一个支持 OCI（Open Container Initiative）标准存储训练模型、支持在线模型服务部署的云原生机器学习平台...算法科学家可以使用 Klever 进行模型管理、模型解析、模型转换、模型服务，它已经解决了智能技术落地流程中的如下问题： 模型的管理和分发 模型解析和转换 在线模型服务部署和管理 同时，基于字节跳动在机器学习和云原生开源社区的技术积累...现在，在字节跳动内部在基于各类实践完善云原生机器学习工程化平台的构建想法，丰富 Klever 的功能和内涵。...在外部市场，火山引擎推出的商业化版机器学习平台 Clever 已在金融、制造、零售、能源等行业拥有成熟的解决方案。
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
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让机器学习模型能快速且自动化的应用于业务。...第一代机器学习平台：协作开发 现在的机器学习平台的基础是在二十世纪初期形成的，而这一切都因为 Python 开源库生态系统。Python 开源库生态系统让机器学习的开发变得无比简单。...目前的第二代机器学习平台在很多企业开始使用，并且由一些专门做企业 AI 的开发商完成第二代机器学习平台的搭建。
目前 BAT 都有各自的机器学习开源平台，阿里云早在 2015 年就推出了数据挖掘平台 “DTPAI”；百度推出了面向开发者的 PaddlePaddle，腾讯推出了面向企业的 “Angel”。...而在最近，腾讯又发布了最新的机器学习基础平台 TDinsight。 腾讯机器学习基础平台 TDinsight 据腾讯方面介绍，TDinsight 机器学习平台是为政企提供的一站式机器学习平台。...Angel 是一个面向机器学习的分布式高性能计算平台，是使用 Java 和 Scala 混合开发的机器学习框架，用户可以像用 Spark, MapReduce 一样，用它来完成机器学习的模型训练。...而 TDinsight 从某种意义上可认为是一个机器学习的调度平台，但又不仅仅是调度平台。...腾讯在 2017 年 6 月 16 日宣布 Angel 开源。而 TDinsight 目前虽说已对政企开放，但还没有开源。 腾讯在机器学习平台的建立又向前走了一步，百度和阿里呢？
腾讯家的产品我用很久了，而腾讯云函数是让我印象最深刻的，可以说，我见证了腾讯云函数的诞生、成长和发展。 我最初是不太熟悉编程的，虽然是计算机学院的学生，实际上也并没有过多少实践。...初见云函数，我便觉得它潜力无限，而在折腾腾讯云函数的过程中，我也渐渐的接触了 js, node, bootstrap 和 vue，也经历了被 js 原型链和异步调用的折磨。...恨之深，爱之切，这也大概是我如此钟爱云函数的原因之一吧。 为什么是腾讯云函数 便宜甚至免费 腾讯的云函数在函数调用次数、资源使用和外网流量都是有免费额度的，这些免费额度完全够个人开发者使用。...遇到的坑 很多坑都是 js 这门语言的，毕竟是现学的嘛。...最初版本是挺简单的，没有什么麻烦的功能，后来竟然还为此简单地学习了 node, bootstrap 和 vue。
不妨上云。在通用计算领域长袖善舞的云平台，正在朝高性能计算、人工智能等方向加速渗透，借助机器学习、深度学习等方面的赋能，为千行百业的数字化转型提供更全面有力的支撑。...有了云平台的加持，机器学习有望穿越地理空间数据的重重迷雾，创造更多的人间胜景。...机器学习×云平台加速进化 从地理空间AI的演进轨迹不难看出，机器学习不断向纵深发展为其开疆扩土创造了必要条件，而云平台作为数字底座则发挥着不可替代的支撑作用。...当机器学习遇到诸多挑战时，云平台有望成为其破局的最佳拍档。...既然序曲如此精彩，机器学习×云平台的华彩乐章更值得期待。
最重要的是它完全开源的，我们可以通过在腾讯云服务器去搭建属于自己私有的云笔记～在任何地点，任何时间记录自己想记录的笔记！...---- 【前期文章】 【玩转腾讯云】一.半小时轻松搭建属于自己的Discuz论坛 【玩转腾讯云】二.基于CVM服务器轻松部署PostgreSQL数据库 【玩转腾讯云】三.云端轻松构建部署WordPress...网站应用 【玩转腾讯云】四.使用云服务器CVM轻松部署Node.js 【玩转腾讯云】五.手把手教你用VNC搭建Ubuntu可视化界面（一） 【玩转腾讯云】六.3分钟打造个人专属云盘，速度吊打某云盘 【玩转腾讯云...】七.基于CVM快速搭建部署属于自己的维基百科 【玩转腾讯云】八.一分钟快速上手搭建宝塔管理面板 【玩转腾讯云】九.云开发CloudBase快速搭建hexo博客 【玩转腾讯云】十.通过Web浏览器对CVM...服务器运维管理 【玩转腾讯云】十一.轻松打造一款好用的私有云笔记 ---- 操作步骤 一.创建CVM云服务器 ①在CVM云服务器面板中——实例——新建CVM云服务器 ②选择自定义配置——计费模式为“按量付费
引言：深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。百度成立深度学习研究院，腾讯也启动了深度学习的研究。...2014年6月22日，腾讯深度学习平台（Tencent Deep Learning Platform）于国际机器学习领域顶级会议ICML2014上首次公开亮相，揭秘了腾讯深度学习平台的目标和技术路线，及其微信语音识别...此外，腾讯深度学习平台提供了DNN CPU集群框架，支持超大规模深度神经网络训练。 ? 图1：腾讯深度学习平台在ICML2014的展区 深度学习是近年来机器学习领域最令人瞩目的方向。...腾讯深度学习平台致力于通过并行技术加速训练，并提供并行框架和算法以简化算法工程师的工作。...腾讯深度学习平台在GPU加速性能上已达到国际先进水平，并提交了两项并行加速的专利。
TensorFlow 科技网站technode北京时间2017年12月19日报道，腾讯安全团队近日在谷歌机器学习平台TensorFlow发现重大安全漏洞。...中国社交游戏巨头腾讯的一个安全团队近日表示，他们在谷歌的机器学习平台TensorFlow中发现了一个“重大的安全漏洞”，程序员在使用该平台编辑代码时容易受到恶意攻击。...腾讯安全平台部Blade团队负责人杨勇表示：“简而言之，如果专业设计人员在编写机器人程序时，碰巧使用了易受攻击的组件；那么黑客很可能会通过这个漏洞来控制机器人。这非常可怕。...2015年，谷歌推出基于云的免费机器学习平台TensorFlow，以简化人工智能的编程步骤。 Blade团队在对TensorFlow进行代码审查时发现了这一安全漏洞，并且已经向谷歌报告了这个问题。...今年7月，腾讯著名的腾讯安全科恩实验室战队连续第二年利用漏洞远程攻击特斯拉，该实验室也向特斯拉报告了所有相关漏洞。 来源：凤凰科技 编译/楠鑫
腾讯自研搭建了业界一流的太极机器学习平台，致力于让用户更加聚焦业务 AI 问题解决和应用，一站式的解决算法工程师在 AI 应用过程中特征处理，模型训练，模型服务等工程问题。...太极机器学习平台中的参数服务器系统 AngelPS 也是腾讯自研的成果，现在不仅可以承载 10TB 级模型的训练，对多维特征融合、复杂模型结构等更高级、更前瞻性的功能也有优秀支持。...“太极”八年进化之路： ● 2015 年，太极机器学习平台 1.0 诞生，是腾讯首个涵盖“数据导入-特征工程-模型训练—在线服务“全流程的一站式机器学习平台。...● 2019 年，太极平台联合腾讯云，打造了三环境（内网/公有云/私有云）统一的“TI-ONE 机器学习平台”，将机器学习平台能力输出给公网和私有云用户，太极平台服务腾讯内部业务。...● 2020 年，基于 5 年多技术积累，内部共建，太极平台机器学习研发能力再度升级为统一的云原生架构，平台服务腾讯广告、游戏、信安、金融等多个核心 AI 业务场景。
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...机器学习平台的主要业务模块 机器学习平台提供的业务功能模块： 数据集 此模块主要是数据集的管理，包括数据集构建、查询、删除等， Pipeline数据通道处理后生成的数据集也在此模块管理， 创建数据集支持各种形式的数据源构建数据集...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.
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。
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。...在“Process”选项卡和“Remove”按钮中探索选择要从数据集中删除的功能。 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。...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。 使用您的时间去熟悉Weka的集成算法是值得的。在本课中，您将发现您可以使用的5种顶级集成机器学习算法。
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