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从机器学习到学习的机器,数据分析算法也需要

发布时间:2019-11-02 06:34编辑:环球彩票登陆浏览(122)

    邢晔,微软云和人工智能部高级数据科学家

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    另一个关于预测算法的例子是在最新的《复仇者联盟3》中,出现了一个人工智能合成物“奥创”。奥创只能按字面理解任务,于是把“拯救地球”理解成了“杀死所有的人类”。这就像一个典型的预测算法,按字面理解任务而忽略掉了其它的可能性或任务的现实意义。

    本文贡献者还包括:

    第二套:大数据系统学习零基础入门到精通加项目实战2017最新全套

    Dinesh认为,在机器学习的世界里,开源是一个大趋势。为此,IBM开源了自己的重量级机器学习框架SystemML,并在旧金山设立Spark技术中心,还在全球投入超过3500名IBM研究和开发人员开展与Spark相关项目。2016年6月,IBM把自己的开源软件与基于Apache Spark的H2O、RStudio、Jupyter Notebooks等开源科研分析交互环境相结合推出了Data Science Experience云服务,以提升数据科学家的机器学习和数据分析速度。

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    于是,2016年1月,哈佛商学院教授Michael Luca、经济学教授Sendhil Mullainathan以及康奈尔大学教授Jon Kleinberg联合在《哈佛商业评论》发表了一篇题为《算法也需要管家》的文章,呼吁全球科技界和商界在机器学习算法和人工智能时代要注意算法的管理问题。因为,如果有一天,算法能够决定“凯撒”或地球的命运,那么谁来管理算法呢?

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    图为IBM大数据与分析事业部全球研发副总裁Dinesh Nirmal。

    数据准备、模型选择、模型评估的深度探索

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    今年是莎士比亚逝世四百周年。在莎翁名剧《尤利乌斯·凯撒》中一个占卜师有这样一句没有上下文的预言:“请小心‘三月’中”, 凯撒听后不知道这句话是何意思,于是说让这个占卜师继续做梦吧。结果在三月十五日,凯撒被密谋暗杀。类似的,今天的预测算法可以告诉你一个预言,但却无法提供合适的上下文,这让人难以做出进一步行动的决策。

    (扫描下方二维码或点击阅读原文,即可访问)

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    Apache Spark是一个分布式计算框架,是专为满足低延迟任务和内存数据存储而优化的开源大数据系统。由于其并行计算性能以及兼顾速度、可扩展性、内存处理以及容错性等,再加上可大幅简化编程的丰富API,让Spark成为了机器学习算法的主流计算平台。IBM在2015年6月宣布加入Spark开源社区,并承诺将把Spark作为自己的分析与商务平台核心。

    邬涛,微软云和人工智能部主任数据科学经理

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    【编辑推荐】

    图2展示了如何使用上述服务搭建一个完整的实时推荐系统,该系统基于用户历史数据建立模型,并利用分布式数据库和基于容器服务的高并发性实现实时推荐。这其中,Azure大数据处理平台实现了Spark环境下的大规模数据预处理和模型训练,这保证了即使在海量用户历史数据的情况下,基于Spark的推荐算法依然可以得到可靠的训练结果。其后,基于训练得到的模型产生的结果存放于Azure全球分布式数据库上以用于实时推荐。同时,模型本身亦可部署在Azure的容器服务上为下游的服务端使用。开发者可以方便地调节分布式数据库和容器服务的参数来满足实时推荐的工程指标。部署在云端的整个模型训练、模型管理、以及模型部署的生产线流程都可以使用Azure机器学习服务来协调。除此之外,Azure机器学习服务的一些模块可以帮助模型开发人员进行高效调参以优化推荐模型性能。这部分的细节内容也可以在相应的实践方案中找到。

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    2016年6月开始,IBM花了5个月时间开发了基于Spark的机器学习云服务,该云服务将提供公有云、本地部署及混合云部署等版本,该云服务还可部署在IBM大型主机z系列上。Dinesh强调,该云服务除了在获取数据、抽取特征、训练模型、部署模型、做出预测等经典机器学习过程中进行优化外,还加入了持续反馈、自动建模、重新训练模型等自动化管理。

    该来源项目包含了基于Jupyter notebook的搭建完整推荐系统的详细教程以及基于Python的推荐系统常用“工具箱”:基于Jupyter notebook的搭建完整推荐系统的详细教程

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    在自动建模中,IBM的机器学习云服务能够根据数据模型自动推荐最优算法,并根据数据特征值来评价模型的性能和表现,当模型训练好后可在实时环境、生产环境和离线批量环境中部署模型。当数据变化后,该云服务还能实时监控模型的表现,然后自动重新训练模型。整个过程中不需要把模型离线训练后再重新上线,极大方便了实时生产环境中的商业应用。

    在提供企业级最前沿技术的同时,项目的开发团队鼓励和期待广大开源社区的贡献和反馈。希望这套推荐系统最新实践方案能让越来越多关注推荐系统及其相关应用的企业和个人感受到人工智能对行业变革产生的积极效应,同时,也让智能推荐这项技术为更多人所熟知和应用,让更多的企业和个人可以参与其中。作者简介

    3、知识也是需要投资的,有投入才会有产出(保证投入产出比是几百上千倍),如果有心的朋友会发现,身边投资知识的大都是技术经理或者项目经理,工资一般相对于不投资的也要高出很多;

    从机器学习到学习的机器,这是人工智能商业化道路上的必经之路。

    推荐算法的深度探索

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    IBM对于Spark的投入已经超过3亿美金,并把Spark视为数据分析的操作系统。推出基于Spark的机器学习云服务是IBM的最新进展,是为了给机器学习算法提供一个安全、高可靠的统一管理平台。在此基础之上,IBM进一步把Watson用于机器学习,让人工智能帮助机器学习算法更“聪明”地理解人的意图,这就是刚推出的Watson数据平台。

    3.新颖算法层出不穷,企业级应用实践者难以对各种算法进行比较和选择。如何选择最优算法以应对具体应用场景是个难题。

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    2017年,我们将迎来一个移动互联网大发展的大时代,数据与算法将更加容易地“统治”世界。从在线音乐、在线游戏、在线广告到各类生活服务、社交沟通以及内容消费等,机器学习算法在不知不觉中替人们做了很多选择。因此在欢呼机器解放人类的同时,也要警惕算法带来的“偏见”,这就需要能够自学习、自校正的机器。

    随着互联网技术的普及,越来越多的行业受惠于网络流量带来的经济效益。在互联网技术对各个行业的重塑过程中,人工智能算法发挥了至关重要的作用,推荐系统就是其中一个极具代表性的具象化应用。时至今日,推荐系统在电商、媒体等多个行业中展现了巨大的流量带动作用。人们越来越频繁地在网页和手机上看到基于推荐系统产生的信息,这些推送提高了用户在海量信息中筛选有效内容的效率,同时也增强了企业在相关业务上的用户细分。据麦肯锡报道,用户在亚马逊上购买的35%的商品以及在网飞上观看的75%的视频,都来自于两家公司各自算法的推荐。

    第一套:大数据10小时入门Hadoop HDFS YARN Spark视频教程

    Dinesh介绍说IBM正在把所有的机器学习、人工智能、数据分析、数据管理等整合起来到一个统一的基于Spark的平台上,这包括开源的算法以及IBM自有的算法等,再经过优化和配备企业级解决方案,最终以混合云方式为企业打造一个可以自由选择的数据与算法管理平台。

    GitHub链接:

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    为了进一步加强自己的数据分析产品和技术生态圈,IBM从2015以来为Apache Toree、EclairJS、Apache Quarks、Apache Mesos、Apache Tachyon(现更名为Alluxio)等开源项目做了大量贡献,也为Apache Spark的子项目如SparkSQL、SparkR、MLLib和PySpark等做了深入贡献。如今,Spark已经与IBM的Watson、商务、分析、系统和云等超过45种核心产品相结合。

    虽然推荐系统对企业业务发展有着强大的推动作用,但在开发和落地的过程中却往往遇到来自不同维度的阻力,这使得推荐系统为企业创造价值的过程变得尤为缓慢。从工程的角度讲,定制和搭建企业级推荐系统的难点主要来自以下几个方面:

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    IBM大数据与分析事业部全球研发副总裁Dinesh Nirmal最近现身在北京举办的2016机器学习和行业应用国际峰会,他介绍了IBM作为全球大数据分析、机器学习和人工智能的前沿科技企业将如何面对一个复杂的算法世界,这就为机器学习造一个可以自学习、自调整、自优化的机器管家——基于Spark的机器学习云服务。

    为解决以上痛点,微软云计算和人工智能开发团队与微软亚洲研究院团队深度合作,基于多年来各类大型企业级客户的项目经验以及最新学术研究成果,将搭建完整推荐系统的最新实操技巧开源并发布于Microsoft Recommenders。

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    2.对推荐系统的研究很多,但现有的学习指导资源极度碎片化。某一个推荐算法的实现很容易获得,但基于该算法搭建全链路系统的方案却少之又少,这对从业人员深入理解并实际搭建完整推荐系统构成巨大挑战。

    第二十一套:(项目实战)走在大数据的边缘 基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战

    除了经典的矩阵分解(Matrix Factorization)以及基于Apache Spark实现的最小二乘法矩阵分解算法(Spark ALS)之外,这些算法深度探索教程还包括了微软的Smart Adaptive Recommender算法,微软亚洲研究院的eXtreme Deep Factorization Machine和Deep Knowledge-aware Network 算法(图1展示了DKN在新闻推荐中的应用),以及其它基于深度学习的前沿算法。每个算法的深度探索教程都充分介绍了该算法的基本理论和逻辑,并对算法参数的选择、具体应用环境的考量、以及对扩展性的支持等工程应用的细节进行深入探讨。

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    练建勋,微软亚洲研究院副研究员

    1、38套精品是掌柜最近整理出的最新课程,都是当下最火的技术,最火的课程,也是全网课程的精品;

    图1 Deep Knowledge-aware Network 算法在新闻推荐中的应用

    第二十二套:2017年最新老男孩全栈python第2期视频教程全套完整版

    除推荐算法之外,在实际推荐系统的搭建和应用中,数据处理模型验证等关键步骤往往耗费大量时间。这部分教程着重探讨在不同应用场景下不同数据和模型所需要的不同应对方案,例如,显式和隐式反馈数据的整理技巧,基于不同架构(如Spark分布式环境、GPU训练环境等)的数据准备技巧,常用离线推荐系统评估指标的选择和比较等等。

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    这其中包括

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    GitHub链接:

    第十三套:(项目实战)实战Docker到Kubernetes技术系列视频教程

    截至目前,该项目在多个基于微软Azure平台的产品和服务中得到了充分应用,为企业开发大规模复杂推荐系统节省了大量时间。在采用这套最新实践范例之后,几周之内即可完成原来需要数月时间的推荐系统开发工作。

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    张乐,微软云和人工智能事业部数据科学家,Microsoft Recommenders项目负责人之一。张乐和所在团队帮助微软云平台Azure的战略级客户研发和部署端到端的人工智能解决方案。他曾为多个领域(如制造业、电商、金融等)的大型企业和初创公司开发场景相关的人工智能模型。他专注于最新算法的研究和生产用解决方案的落地。

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    搭建和实现推荐系统的代码通常需要复用,以满足开发效率的需求。除以上提到的基于Jupyter Notebook的教程式指导方案之外,该项目中还包含了一系列常用的工具函数,包括使用推荐算法实现的一些基本操作、数据切分、模型评估指标等等。这些工具函数将大大节省技术人员的开发时间,同时也在最大程度上将推荐系统不同层面的具体实现模块化。

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    GitHub链接:

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    基于微软云平台Azure的全链路推荐系统部署

    第二十七套:Python分布式爬虫、信息检索、搜索引擎原理及应用视频教程

    谢幸,微软亚洲研究院首席研究员

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    对于绝大多数推荐系统的开发和研究人员来说,完整搭建生产环境耗时耗力,为此,Azure云平台提供了方便高效的工具和服务来搭建完整系统。这部分教程详解了如何使用基于Azure的大数据处理平台(如Azure Databricks)、Azure机器学习服务(Azure Machine Learning Services)和Azure全球分布式数据库(Azure Cosmos DB)等工具开发企业级规模的可扩展推荐系统。

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    1.大多数学术研究成果或开源社区提供的范例并不适用于企业级应用。其主要原因是,符合生产落地标准的推荐系统对于实用性、可扩展性、鲁棒性等方面有着严格要求,大多数学术算法旨在深入研究推荐任务中的某些细分问题,而对于工业应用的支持十分有限。

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    图2 基于微软Azure云平台的推荐系统基于Python的推荐系统常用“工具箱”

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    编者按:推荐系统是在网络上最常见的服务之一,但在企业级服务的开发和落地过程中却往往遇到很多阻力。为了解决这些问题,微软云计算和人工智能开发团队与微软亚洲研究院团队深度合作,基于多年来各类大型企业级客户的项目经验以及最新学术研究成果,开源发布搭建完整推荐系统的最新实操技巧。该项目将大大降低企业开发大规模复杂推荐系统的时间,帮助更多企业部署推荐系统。

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    38套大数据和人工智能精品高级课包含:大数据,云计算,架构,数据挖掘实战,实时推荐系统实战,电视收视率项目实战,实时流统计项目实战,离线电商分析项目实战,Spark大型项目实战用户分析,智能客户系统项目实战,Linux基础,Hadoop,Spark,Storm,Docker,Mapreduce,Kafka,Flume,OpenStack,Hive,HDFS,YARN,大数据分析,首席分析师,金融数据分析,项目实战。人工智能,全栈Python,神经网络算法,机器学习,深度学习,人工智能算法,高等数学,自然语言处理,Python数据分析实战,数据采集,图像数据处理,Python分布式爬虫,Mahout,Tensorflow,Spark Mllib算法实战,框架Caffe,文本挖掘,深度学习必备原理,算法详解,主流框架,卷积神经网络,循环神经网络,序列学习,项目实战等高端视频课程......

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    2、38套资源包含:全套完整高清视频、完整源码、配套文档;

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    第十套:大数据(实战型)数据分析专家、首席分析师高级视频教程

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    Python人工智能基础班

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    第三套:大数据云计算系统顶级架构培训视频教程

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    第二十六套:Python数据分析案例(实战)视频教程

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    第二十五套:Python数据分析、数据采集、数据可视化、图像数据处理分析视频教程

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    第八套:大数据云计算openstack云平台基础到精通实践视频教程

    04_【Level IV数据分析专家】

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    第十六套:(项目实战)基于大数据技术推荐系统算法案例实战视频教程

    第十四套:(项目实战)基于案例学数据挖掘(实战)视频教程

    第三十二套:机器读心术之神经网络与深度学习高级视频教程

    第四套:深入大数据架构师之路,问鼎40万年薪视频教程

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    第三十四套:深度学习14套系列课程必备原理 项目实战 算法详解 主流框架专题

    第三十一套:机器学习及其matlab实现竞争神经网络与SOM神经网络进阶与提高视频教程

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    05_【拓展课程】

    第二十八套:机器学习升级版第七期

    02_【Level Ⅱ建模    分析师】

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    Spark2.1内部原理剖析与源码阅读、程序设计与企业级应用案例视频教程

    38套精品课程介绍:

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    第三十六套:深度学习爱神经网络卷积神经网络与循环神经网络与序列学习第五期视频教程

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    第二十四套:Python神经网络算法与深度学习视频教程人工智能算法机器学习实战视频教程

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    第06阶段-自然语言处理篇

    第二十套:(项目实战)中华石杉 Spark大型项目实战:电商用户行为分析大数据平台138讲视频教程

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    第十七套:大(项目实战)基于大数据技术之电视收视率企业项目实战(hadoop Spark)张长志

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    第十九套:(项目实战)基于Hadoop技术实现的离线电商分析平台(Flume、Hadoop、Hbase、SpringMVC、highcharts)视频教程

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    第01阶段-基础必备篇

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    Python人工智能就业班

    第03阶段-算法基础提高篇

    01_【Level Ⅰ业务数据分析师】

    第02阶段-高等数学篇

    第三十七套:深度学习框架Caffe学习与应用视频教程

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    第三十五套:深度学习机器学习神经网络学习基础29课视频教程

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    从机器学习到学习的机器,数据分析算法也需要好管家环球彩票登陆。第二十三套:Python人工智能0基础到精通基础班+就业班视频教程习-智能客户系统项目实战

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    总目录:38套大数据,云计算,架构,数据分析师,Hadoop,Spark,Storm,Kafka,人工智能,机器学习,深度学习,项目实战

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    03_【Level Ⅲ大数据分析师】

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    第三十八套:深度学习框架与平台TensorFlow,神经网络学习视频课程

    第三十三套:机器读心术之文本挖掘与自然语言处理高级视频教程

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    从机器学习到学习的机器,数据分析算法也需要好管家环球彩票登陆。第十八套:(项目实战)大数据实时流统计视频教程

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    第07阶段-面试技巧提高篇

    第五套:大Spark2.0从入门到精通:Scala编程、大数据开发、上百个实战案例、内核源码深度剖析

    第十一套:(项目实战)Hadoop应用开发案例(实战)视频教程

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    06_【人工智能】

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    第05阶段-数据分析与挖掘篇

    第七套:大数据Storm开发实时数据分析平台视频教程

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    第04阶段-机器学习深度学习篇

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    第十五套:(项目实战)大数据-实时推荐系统最主流推荐系统itemCF和userCF视频教程

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    第三十套:机器学习Spark Mllib算法源码及实战详解进阶与提高视频教程

    从机器学习到学习的机器,数据分析算法也需要好管家环球彩票登陆。Spark2.1内部原理剖析与源码阅读、程序设计与企业级应用案例视频教程

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    第十二套:(项目实战)大数据Kafka原理剖析及(实战)演练视频教程

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    视频太多,中间省略........

    第二十九套:机器学习平台mahout,推荐系统算法与架构剖析视频教程

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    第十八套:(项目实战)大数据实时流统计视频教程

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    4、我的详情页都是最直接和最简洁的描述及截图,不是靠PS详情页看起来很好,买回去一推垃圾;

    第九套:大数据金融数据分析GBDT模型、神经网络模型、违约预测模型视频教程

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    第六套:Spark2.1内部原理剖析与源码阅读、程序设计与企业级应用案例

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