前言：集成学习体现了“More is always better”(多多益善）的思想，它是是目前机器学习的一大热门方向，所谓集成学习简单理解就是指采用多个分类器对数据集进行预测，从而提高整体分类器的泛化能力。
其余两篇开源项目的文章： 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的EconML（五） 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的dowhy（一）
在当今数据驱动的决策过程中，因果推断和增益模型扮演了至关重要的角色。因果推断帮助我们理解不同变量间的因果关系，而增益模型则专注于评估干预措施对个体的影响，从而优化策略和行动。然而，要提高这些模型的精确度和适应性，引入元学习器成为了一个创新的解决方案。元学习器通过将估计任务分解并应用不同的机器学习技术，能够有效增强模型的表现。接下来，我们将详细探讨如何利用元学习优化增益模型的性能，特别是通过S-Learner、T-Learner和X-Learner这几种估计器。
在Fastai框架下，其实完成了前文所说的数据准备工作，就已经完成了深度网络训练的一半工作。剩下的就是学习器的构建以及训练效果的分析，也就是模型训练的部分。
Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent 提出了一种全新的优化策略， 用 LSTM 替代传统优化方法学习一个针对特定任务的优化器。
Meta Learner和之前介绍的Causal Tree直接估计模型不同，属于间接估计模型的一种。它并不直接对treatment effect进行建模，而是通过对response effect(target)进行建模，用treatment带来的target变化作为HTE的估计。主要方法有3种:T-Learner, S-Learner, X-Learner，思路相对比较传统的是在监督模型的基础上去近似因果关系。
之前的章节中，我们已经建立了task和learner，接下来利用这两个R6对象，建立模型，并使用新的数据集对模型进行评估
Paxos主要解决在一个可能发生异常的分布式系统中快速明确的在集群内部对某个数据达成一致，并且保证不论系统发生什么异常，都不会破坏整个系统的一致性。
过去几年，强化学习领域取得了令人印象深刻的进展，不仅可以下围棋，还可以玩 StarCraft、Dota 2等各种游戏，并且还获得了超越人类玩家的傲人成绩。
ZooKeeper中，数据存储分为两部分，内存数据(ZKDatabase)与磁盘数据(事务日志 + 事务快照)。
机器学习流程 source: https://mlr3book.mlr-org.com/images/ml_abstraction.svg
前面已经了解了Zookeeper会话相关知识点，接着来学习Zookeeper服务端相关细节。
AI 科技评论按：本文为亚利桑那州立大学在读计算机博士生周耀的独家投稿，他给大家介绍了一个基于机器教学为基础的自适应交互型众包教学框架——JEDI ，它假设每个 learner 都有指数型的记忆遗忘曲线，并且能够保证教学的有效性，多样性，以及教学样本的质量。作者的原论文（http://cn.arxiv.org/abs/1804.06481）入选了今年的 KDD 会议。以下为投稿全文。
DeepMind的强化学习研究小组领导人，AlphaGo、AlphaZero的首席研究员及AlphaStar的联合负责人David Silver教授曾经介绍过强化学习的是原则，其中No. 2就是可伸缩性，并认为“算法的可扩展性最终决定了它的成功与否”。从这个角度上看，SEED作为一个在真正大规模架构上的可扩展Deep-RL框架，无疑是RL领域的重要贡献。
集群成员变更一直是 etcd 最棘手的问题之一，在变更过程中会遇到各种各样的挑战，我们稍后一一来看。为了把问题描述清楚，首先需要了解 etcd 内部的 raft 实现。
对于关系模型来说，有时候我们需要甄别关联后结果，例如，班级和学生是一对多关联，我现在查询班级，但是想只显示正常状态，即状态为1的学生，因为有的学生从这个班级里面删除了，状态是4，那么我们在查询的时候就可以使用如下语法：
param_set储存了学习器的一些参数范围，定义等内容 涉及的内容为算法的一些参数
linux系统是一个多用户多任务的分时操作系统，但系统并不能识别人，它通过账号来区别每个用户。每个linux系统在安装的过程中都要为root账号设置密码，这个root即为系统的第一个账号。每一个用这个账号登录系统的用户都是超级管理员，他们对此系统有绝对的控制权。通过向系统管理员进行申请，还可以为系统创建普通账号。每个用普通账号登录系统的用户，对系统都只有部分控制权。 我们知道计算机中的数据是以二进制0、1的形式存储在硬件之上的。在linux中，为了管理的方便，系统将这些数据组织成目录和文件，并以一个树形的结构呈现给用户。如下图所示：
AlphaGo 是一个在人机博弈中赢得众多职业围棋手的 agent 机器人。随着 AlphaGo 的突破，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）成为一种公认的解决连续决策问题的有效技术。人们开发了大量算法来解决介于 DRL 与现实世界应用之间的挑战性问题，如探索与开发困境、数据低效、多 agent 合作与竞争等。在所有这些挑战中，由于 DRL 的试错学习机制需要大量交互数据，数据低效（data inefficiency）是最受诟病的问题。为了应对这一问题，受到分布式机器学习技术的启发，分布式深度强化学习 (distributed deep reinforcement learning，DDRL) 已提出并成功应用于计算机视觉和自然语言处理领域。有观点认为，分布式强化学习是深度强化学习走向大规模应用、解决复杂决策空间和长期规划问题的必经之路。
grep按行检索输入的每一行，如果输入行包含模式PATTERN，则输出这一行。这里的PATTERN是正则表达式(参考前一篇，本文将结合grep一同举例)。
本文介绍了XGBoost算法在分布式计算中的源码实现，主要关注其在Linux操作系统中的cli命令和C++实现。通过阅读源码，我们可以了解到XGBoost在处理大规模数据时的效率和稳定性。
互联网蓬勃发展的今天是流量为王的时代，但随着流量红利逐渐消失，获客成本的日益增高，用户留存成为各大互联网公司的重点关注问题，其中流失用户的召回在当今的流量红海市场中显得尤为关键，为此，基于大数据和机器学习的智能营销技术应用而生。
Google的粗粒度锁服务Chubby的设计开发者Burrows曾经说过：所有一致性协议本质上要么是Paxos要么是其变体。
In this work we aim to solve a large collection of tasks using a single reinforcement learning agent with a single set of parameters. A key challenge is to handle the increased amount of data and extended training time. We have developed a new distributed agent IMPALA (Importance Weighted Actor-Learner Architecture) that not only uses resources more efficiently in single-machine training but also scales to thousands of machines without sacrificing data efficiency or resource utilisation. We achieve stable learning at high throughput by combining decoupled acting and learning with a novel off-policy correction
AI训练中的并行计算就是如此，纵使你有一千张GPU，也无法实现单机训练一千倍的效果。
（1）3.0 版本以后引入的一个服务器角色，在不影响集群事务处理能力的基础 上提升集群的非事务处理能力
In the previous post, we talk about a very popular Boosting algorithm - Gradient Boosting Decision T
维金 编译自 DeepMind Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 目前，深度增强学习（DeepRL）技术在多种任务中都大获成功，无论是机器人的持续控制问题，还是掌握围棋和雅达利的电子游戏。不过，这些方面的进展仅限于孤立任务。完成每一项任务都要单独调试、训练agent。 在最近的工作中，我们研究了如何训练单一agent去执行多种任务。 今天，我们发布了DMLab-30。这是一组新任务，包含了在统一视觉环境、通用动作空间（action space）中的多种类型挑战。训练agent去胜任多种任务意
这里$is_instantiated是false，这表示，我们没有将采样方法设置再数据集中。同时这里默认的采样比例是0.6667，可以通过下面两种方式更改
raftexample中的存储其实有两种，一个是通过raft.NewMemoryStorage()进行创建的raft.raftStorage，关联到单个raft节点，另一个是通过newKVStore创建的kv存储，用于服务来自外部的访问。
1、事务请求的唯一调度和处理者，保证集群事务处理的顺序性2、集群内部各服务的调度者
分布式算法，不得不提paxos。它是目前公认的解决分布式共识问题最有效的算法之一，甚至可以说过去几十年里一切分布式一致性算法都来源于它。那么要学习paxos，我们首先得认识它。一般描述它，都会包含两个词：分布式容错、分布式共识算法。那么它们是指什么呢？paxos又解决了什么样的问题呢？
分布式算法，不得不提paxos。它是目前公认的解决分布式共识问题最有效的算法之一，甚至可以说过去几十年里一切分布式一致性算法都来源于它。
经历了上礼拜漫长的上线周期，终于有时间总结一下期间发生的故事。TiDB 是一款非常优秀的国产分布式 NewSQL 数据库，因其支持水平扩展性、强一致性、高可用性，从 18 年 3 月起已在国内银行的账务、支付类核心系统得到应用。
这里是林小编的新模块 ~ 一直想系统学习一下 R 语言关于机器学习的应用，主要从算法和 R 包的角度出发，并把自己的学习笔记分享出来，希望大家可以批评指正，一起交流，主要参考书是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr[1]》，本书涉及两个非常重要的 R 包为 mlr 和 tidyverse，感兴趣的读者可以先行安装：
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是一种公认的解决连续决策问题的有效技术。为了应对 DRL 的数据低效（data inefficiency）问题，受到分布式机器学习技术的启发，分布式深度强化学习 (distributed deep reinforcement learning，DDRL) 已提出并成功应用于计算机视觉和自然语言处理领域。有观点认为，分布式强化学习是深度强化学习走向大规模应用、解决复杂决策空间和长期规划问题的必经之路。
本框架是Google发布于ICLR2020顶会上，这两天发布于Google Blog上
深度学习(deep learning)已经广泛应用于各个领域，解决各类问题，例如在图像分类问题下，如图1，区分这10类目标的准确率目前可以轻松做到94%。然而，deep learning是一种data hungry的技术，需要大量的标注样本才能发挥作用。
众所周知，tidymodels目前还不支持一键绘制校准曲线！相同类型的mlr3也是不支持的！大家多去github提issue，加速对校准曲线的支持！
智能营销增益（Uplift Modeling）模型——模型介绍（一） 智能营销增益（Uplift Modeling）模型——pylift库的使用（二）
推荐系统经常面临长尾问题，例如商品的分布服从幂率分布导致非常多的长尾样本只出现过很少的次数，模型在这部分样本上的效果比较差。对长尾样本增加权重，或者通过采样的方法增加长尾样本，又会影响数据分布，进而造成头部样本效果下降。针对这类问题，谷歌提出了一种可以实现头部样本知识迁移到尾部样本的迁移学习框架，使推荐系统中长尾预测问题效果得到显著提升，并且头部的预测效果也没有受到损失，实现了头部尾部双赢。
在互联网浪潮出现之前，企业的数据量普遍不大，特别是核心的业务数据，通常一个单机的数据库就可以保存。那时候的存储并不需要复杂的架构，所有的线上请求(OLTP, Online Transactional Processing) 和后台分析 (OLAP, Online Analytical Processing) 都跑在同一个数据库实例上。后来渐渐的业务越来越复杂，数据量越来越大，DBA 们再也优化不动 SQL 了。其中一个显著问题是：单机数据库支持线上的 TP 请求已经非常吃力，没办法再跑比较重的 AP 分析型任务。跑起来要么 OOM，要么影响线上业务，要么做了主从分离、分库分表之后很难实现业务需求。
简单介绍几个比较有代表性的工作, 分为以下几类： I. 相机重定位（Relocalization） Deep Learning 和 SLAM 结合的开山之作 ，剑桥的论文：PoseNet 。该方法
本文介绍了机器学习中的泛化能力、过拟合和欠拟合问题，以及如何解决这些问题。文章还讨论了如何确定模型的容量，以避免过度拟合和欠拟合，并提出了常见的方法来减小模型的容量。
这些项目包括 JavaScript 算法示例、系统编程语言 Rust、高性能的自动语音识别推理项目 Whisper.cpp 以及键盘工作者的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 Qwerty Learner。
在前面一篇文章我们讲到了理解分布式一致性:Paxos协议之Multi-Paxos，本篇文章我会讲解Paxos协议的另外两个变种：Cheap Paxos和Fast Paxos。
这个部分其实很早之前就完成了，只是一直放在文件夹中吃灰，一直没有发的原因可能是我自己也没有吃透，最近也没什么可更新的内容，就想办法更新完mlr3的学习笔记吧。
感谢这么多朋友的到场，今天我会从我们的一些思考的角度来回顾过去一段时间做了什么事情，以及未来的半年到一年时间内将会做什么事情，特别是「我们为什么要做这些事情」。
AI 研习社按，日前，DeepMind 推出一种全新的分布式智能体训练框架 IMPALA，该框架具有高度可扩展性，将学习和执行过程分开，使用了一种名为 V-trace 的离策略（off-policy）修正算法，具有显著的加速性能，极高的效率。具体如何呢，AI 研习社将其原文编译整理如下： 深度强化学习 （DeepRL） 在一系列任务中取得很显著的成果，比如机器人的连续控制问题、玩围棋和 Atari 等游戏。目前为止，我们看到的这些成果仅限于单一任务，每个任务都要单独对智能体进行调参和训练。 在我们最近的工作
这个词语，翻译是基准测试，一般用于比较多任务、多学习器、不同抽样方案的表现，在mlr3中通过benchmar函数实现
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