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滴滴机器学习平台架构演进
▍前言:现在很多互联网公司都有自己的机器学习平台,冠以之名虽然形形色色,但就平台所要解决的问题和技术选型基本还是大同小异。所谓大同是指大家所要处理的问题都相似,技术架构和选型也差不太多,比如都会使用 GPU 集群、采用 Spark 或 K8s 平台等。所谓小异是指各家规模不同,…
机器学习怎么入门?这有一套完整的入门到精通路线图
该路线图几乎涵盖了 AI 领域所有的知识点,并且每个知识点都有详细的文档。有了这个路线图的指导,或许能帮助你快速入门乃至成为 AI 领域的佼佼者。该项目上线短短几天,已经收获了 2.1k 星。 就这份 AI 专家路线图而言,开发者列出了任何学习路径所必不可少的一些要素,如论文和…
网易:Flink + Iceberg 数据湖探索与实践
我们凌晨一些大的离线任务经常会因为一些原因出现延迟,这种延迟会导致核心报表的产出时间不稳定,有些时候会产出比较早,但是有时候就可能会产出比较晚,业务很难接受。 任务本身要请求的数据量会特别大。通常来说一天原始的数据量可能在几十TB。几百个分区,甚至上千个分区,五万+的文件数这样…
【技术博客】纵向联邦学习简介及实现
某银行A与某互联网公司B达成了企业级的合作。互联网公司A与银行B有着一大部分重合的用户,A有着客户上网行为等特征信息。B有着客户的存贷情况等特征信息以及客户的标签信息——客户的还贷情况(Y)。B希望能够将他所独有的特征信息与A所独有的特征信息相结合,训练出一个更强大的识别客户信…
TensorFlow 篇 | TensorFlow 2.x 模型 Serving 服务
官方推荐使用 Docker 来完成 TensorFlow Serving 服务的搭建,这是最容易也是最直接的搭建方式。为便于操作,本文也采取了这种搭建方式。 在搭建 Serving 服务时,首先要确保系统已经安装了 Docker 程序,然后通过命令 docker pull te…
TensorFlow 篇 | TensorFlow 2.x 基于 HParams 的超参数调优
机器学习和深度学习的模型中往往包含成千上万个参数,其中有的参数可以通过模型训练并利用反向传播算法来进行优化,比如模型中的权重 (weights) 和偏差 (bias) 等,我们称之为参数 (parameters)。还有一些参数不能通过模型训练来进行优化,比如学习率 (learn…