• 关于 基础模型 的搜索结果

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Flink的基础编程模型了解吗?

茶什i 2019-12-01 22:02:06 57 浏览量 回答数 1

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面向服务的ERP可重构开发模型

hua2012h 2019-12-01 20:13:41 7876 浏览量 回答数 0

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丹丰-神经网络模型基础介绍

福利达人 2019-12-01 21:26:46 466 浏览量 回答数 0

新用户福利专场,云服务器ECS低至102元/年

新用户专场,1核2G 102元/年起,2核4G 699.8元/年起

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定制服务可以说是数据中台建设中非常重要的一环,数据中台除了方法论、产品之外,数据咨询、数据开发服务是非常关键的一环,尤其是需要有懂业务的架构师参与。数据中台类项目主要包括数据模型体系、中台产品体系、专家服务体系、交付服务体系等四大方面的内容。 (1)数据模型体系:数据模型的架构设计非常关键,好的模型设计可以节省大量不必要的开发工作,降低模型开发返工情况,提高模型、指标的复用率,让未来的模型开发可以基于基础模型、指标的基础上,像搭积木一样进行扩展。 (2)中台产品体系:包括阿里的Dataphin、QuickBI、DataV、DataWorks、DataQ、GData、大数据平台(如ODPS、EMR)等产品,具体项目中用哪些产品取决于客户的业务需求和应用场景,详情可以参考阿里云官网产品介绍。 (3)专家服务体系:专家服务包括数据中台方法论赋能、数据架构师服务、业务架构师服务等服务,甚至有些项目还需要组织战略咨询类服务。 (4)交付服务体系:在数据中台项目中,需要具有行业经验的交付实施团队参与交付服务,共同打造基于行业特性的数据中台解决方案。包括数据采集、数据治理、模型开发、数据挖掘、数据应用等定制开发服务。

hyc216 2020-03-18 00:24:56 0 浏览量 回答数 0

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怎么定义某些字段的归属模块?

蛮大人123 2019-12-01 20:13:40 1015 浏览量 回答数 1

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使用概览

反向一觉 2019-12-01 21:06:43 1215 浏览量 回答数 0

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简单的说,机器学习就是让机器从数据中学习,进而得到一个更加符合现实规律的模型, 通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好,这就是机器学习。 对上面这句话的理解: 数据:从现实生活抽象出来的一些事物或者规律的特征进行数字化得到。 学习:在数据的基础上让机器重复执行一套特定的步骤(学习算法)进行事物特征的萃取, 得到一个更加逼近于现实的描述(这个描述是一个模型它的本身可能就是一个函数)。我 们把大概能够描述现实的这个函数称作我们学到的模型。 更好:我们通过对模型的使用就能更好的解释世界,解决与模型相关的问题。

珍宝珠 2019-12-02 03:22:18 0 浏览量 回答数 0

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bimserver: http://bimserver.org/ 2GB的ifc太夸张了,只有mesh的2gb的ifc打开都很困难,如果是实体模型,基本上只能跪。###### 引用来自“撕纸王啊”的评论bimserver: http://bimserver.org/ 2GB的ifc太夸张了,只有mesh的2gb的ifc打开都很困难,如果是实体模型,基本上只能跪。 目前我们工程实际模型确实使用的IFC模型的大小,大约就是2G.######可以先把2G的模型压缩成CTM格式的文件,估计会小不少。######您好,我们葛兰岱尔网络科技有限公司是一家专业的BIM技术提供商,主要专注于BIM技术在工程建筑的施工、运营阶段的应用。我们是做为一家BIM技术公司,为类似铁科院电子所、浙江高速信息、皖通科技这样的企业提供BIM项目外包服务。一起合作实施了很多基础工程。如有疑问 请登录我司官方网址http://glendale.com.cn,或留言。祝 工作顺利 天天好心情######我们的纯H5 BIM 引擎,它可将模型轻量化转码,能够将标准化IFC模型,通过高性能数据压缩算法对模型进行瘦身,使之可以在浏览器中直接加载BIM模型,还提供模型的诸如观测 移动 旋转 爆破 构建隐藏、透明、着色、结构及属性查看等。支持二次开发,并提供了详细的sdk 文档和调样例程序。大大的降低了BIM 研发应用中的时间成本以及技术成本。 Glendale GL BIM Viewer V2.0 (BIM引擎) 产品四大特点: 1、大模型页面加载的流畅性 2、文件压缩的廋身率,10倍的压缩率 3、属性文件的完整性 4、BIM模型组建的可控性。可实现爆炸 测量 剖切 隐藏 透明 --- 期待你的来信来电——

kun坤 2020-06-08 11:16:33 0 浏览量 回答数 0

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本文以心脏病预测案例为例,为您讲解如何再PAI上一站式从机器学习模型训练到部署在线预测服务进行调用。 登录阿里云机器学习PAI控制台。 在控制台首页,从模板创建心脏病预测案例实验并单击运行。 运行完成后各组件框后面会出现绿勾表示已运行通过。 选择部署>模型在线部署。 选择要部署的模型,单击下一步。 选择模型部署方式,阿里云机器学习PAI提供以下三种模型在线部署方式,您可以单击名称查看详细的部署方法。 新建服务 增加已有服务版本 新增蓝绿部署 新建服务 选择模型部署方式为新建服务,自定义输入模型名称。 选择进程数与Quota数。 进程数决定了可以并发运行程序的数量,推荐数量大于等于2,输出稳定性更高。Quota数决定了运行快慢及RT、QPS等参量。 单击下一步,确认信息无误后,单击部署。 部署成功后单击模型名称,查看模型调用的相关信息。 单击监控下的图标,即可监控当前的QPS、Response、RT、Traffic、CPU、Memory、Daily Invoke等信息。 如果您的资源使用紧张需要扩大,可以单击更新进行扩容。 单击模型在线部署页面右上角的在线调试,可以选择当前模型进行调试。 在线调试的详细说明请参考在线调试与其他API网关功能。 增加已有服务版本 选择模型部署方式为增加已有服务版本,选择一个已经部署的模型。 单击下一步,确认信息无误后,单击部署。 说明:增加已有服务版本的部署方式需要花费几分钟时间,请耐心等待。 部署完成后,单击当前版本列的下拉箭头,切换需要使用的模型版本。 新增蓝绿部署 阿里云机器学习新版本提供了蓝绿部署功能。蓝绿部署是指在老版本不停的基础上,部署新版本然后进行数据分流测试,确认效果后,再将数据流量完全切到新版本。蓝绿部署的特点是无需停机,并且风险较小。 选择模型部署方式为新增蓝绿部署,选择一个已经部署的模型(默认为正在服务的版本),并选择模型部署占用资源。 单击下一步,确认信息无误后,单击部署。 单击模型操作下的切换流量,改变两个模型之间的流量分配(起初两个模型流量分配都是100%)。 在线调试与API网关功能 模型在线调试 单击模型在线部署页面右上角的在线调试,选择当前模型,单击运行进行调试。 在API调试页面,进行身份验证及授权检验。 单击Headers下方的+新增一条,填入Authorization及对应的值。 您可以单击模型名称,在密钥中获取Authorization信息。 在body处填入输入数据(特征输入),以心脏病预测案例的逻辑回归模型为例,Body信息如下: [{"sex":0,"cp":0,"fbs":0,"restecg":0,"exang":0,"slop":0,"thal":0,"age":0,"trestbps":0,"chol":0,"thalach":0,"oldpeak":0,"ca":0}] 单击发送请求即可获得预测结果。

保持可爱mmm 2020-03-27 15:28:53 0 浏览量 回答数 0

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举例2.1用户A计划接入智能推荐系统,将自己的数据按照要求处理成user,item,behavior三张表结构后,开通了MaxCompute项目,project=airec_test,并上传成了3张全量表:user_airec,item_airec,bhv_airec。 用户在数据导入时填写的MaxCompute数据源,只是智能推荐在初始化时使用的数据,全量数据导入智能推荐系统后,不会再对用户的MaxCompute项目空间做任何回写操作。详情参见智能推荐数据流程。 用户A在导入完数据,并生效后。自己空间airec_test中的user_airec,item_airec,bhv_airec不会有任何更新,直接删除也不会影响智能推荐服务。 智能推荐自己系统中会存在三张基础表,初始化时会从用户MaxCompute空间进行导入,后面更新对接用户通过SDK推送的数据。智能推荐在模型训练中,只会以这三张表为基础训练数据,训练出的结果,只会更新中间表,不会影响基础表。 用户A对user表中的一条数据进行更新,userA的tag字段更新成:美妆,也就是意味着该用户偏好美妆类目。但是智能推荐算法模型通过行为分析,对userA的标签定位为体育,也就是该用户在体育类目下的行为更加活跃。则算法模型只会更新中间表,进而影响在线的召回,并不会更新基础表的tag字段。

LiuWH 2020-03-23 10:34:19 0 浏览量 回答数 0

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考试内容一、基础知识1.计算机系统的组成和应用领域。2.计算机软件的基础知识。3.计算机网络的基础知识和应用知识。4.信息安全的基本概念。二、数据结构与算法1.数据结构、算法的基本概念。2.线性表的定义、存储和运算。3.树形结构的定义、存储和运算。4.排序的基本概念和排序方法。5.检索的基本概念和检索算法。三、操作系统1.操作系统的基本概念、主要功能和分类。2.进程、线程、进程间的通信的基本概念。3.存储管理、文件管理、设备管理的主要技术。4.典型操作系统的应用。四、数据库系统的基本原理1.数据库的基本概念,数据库系统的组成。2.数据模型概念和主要的数据模型。3.关系数据模型的基本概念,关系操作和关系代数。4.结构化查询语言SQL。5.事务管理、并发控制、故障恢复的基本概念。五、数据库设计和数据库应用1.关系数据库的规范化理论。2.数据库设计的目标、内容和方法。3.数据库应用开发工具。4.数据库技术发展。六、上机操作1.掌握计算机基本操作。2.掌握C语言程序设计基本技术、编程和调试。3.掌握与考试内容相关的知识的上机应用。其实三级数据库广度挺大,没什么深度,就算有几项知识不熟悉也没关系,但像C语言这样的基础知识应该打好一点,市场上的同类书都差不多,没什么特别的,你如果有时间可以买一本回来仔细看,我觉得只要真正仔细看了,肯定能过的(我以前就是没仔细看书,结果考的时候发现很多题目似曾相识,好后悔啊……),时间不是很多的话建议多做以前的题目,重复的几率很高,而且你想,总共就那么些个知识,又不能出太深,出不了什么新题的,考过的都知道,大差不离。

沉默术士 2019-12-02 01:23:55 0 浏览量 回答数 0

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算法导论我是直接看的 数据结构 那些基础学科 你可以看到不懂的在翻书 第一章讲如何研究算法 算法和数据结构不同 数据结构是在描述结构问题 算法在研究效率问题 离散是数据结构的基础 数据结构是算法的铺垫 如果你能用数学模型公式 公式去论证你的算法的可行性的时候 那个时候 就可以深入学习了 概率论 动态分配 这些都要有这些数学基础 要学数学 这个是必要的

知与谁同 2019-12-02 01:19:35 0 浏览量 回答数 0

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简单说说我的理解:1. 至少要了解主流的机器学习算法,了解决策树、支持向量机等,重点是目前广泛应用是神经网络2. 理解机器学习算法的本质原理,要有比较扎实的数学基础,包括并且不限于线性代数、概率论和数理统计,微积分等更是基础中的基础3. 能够结合具体应用场景,使用TensorFlow和已有数据,训练出能够投入使用的模型先说这三点吧。

三石鼎立 2019-12-02 01:21:55 0 浏览量 回答数 0

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Re我来发第一帖,总感觉这比赛不是真正意义的推荐算法比赛呢 确实前期信息量有点少。不过对于网购用户的行为基础分析还是可以做的。 个人观点, 第一阶段肯定是叫参赛者熟悉天猫的数据,对这些基础数据进行分析,逐步优化数据分析模型,这时候的一些算法并不能取得更好的效果。 第二阶段的数据量肯定会增大,那时候,对第一阶段建立的模型继续优化,这时候各种学习算法就十分重要了。当然这个阶段还得熟悉大数据的分布式处理方式。 第三阶段,就是磨练出的精英。 这种逐步进阶考验的方式,还是很好的。

fxlsunny 2019-12-02 02:55:28 0 浏览量 回答数 0

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天猫推荐算法大赛Top 6 Kevin团队访谈

夜之魅 2019-12-01 21:01:43 8291 浏览量 回答数 3

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首先学历肯定是很重要的,但是技能也是如此,现在大数据方向我了解的技术方向基本都是Java语言使用Hadoop那套,如果没有Java基础估计是没有人愿意招你的。 spark方向也是一样.或者使用python做一些各种算法模型、首先要有python基础,更重要的是统计学的算法基础.也是需要技能匹配. 你来这个平台提问、大概率是走技术路线.那我建议,把Java基础打好,大数据相关的集群学习一下,自己本地搭建环境,亲自动手一下,然后就是面试题刷好了.现在环境不好基础要好.不然即使实习生也不是那么容易的.加油

spearh 2020-04-20 13:17:40 0 浏览量 回答数 0

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【教程免费下载】信息物理融合系统(CPS)设计

玄学酱 2019-12-01 22:08:06 1332 浏览量 回答数 1

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需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化,概率论描述统计规律。需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。需要掌握至少一门编程语言,比如C语言,MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少。

微笑de向阳 2019-12-02 00:36:30 0 浏览量 回答数 0

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Alibaba Data Center Brain-阿里基础设施智能化之实践

福利达人 2019-12-01 21:18:56 436 浏览量 回答数 0

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MVC只是我们在开发中常见的一个中架构模式,另外在此基础上发展上来的还有MVP,MVVM等。MVC是Model(模型),View(视图),Controller(控制器)的意思,MVC实现的是一种单向的数据流,从View->Model->Controller->View。MVP是在MVC基础上的一项解耦,使用MVC会使得View层的逻辑处理比较多,所以抽象出了中间层Presenter,实现View和Model之间的数据通信。MVVM是在MVP基础上的一项改进,MVVM多出了一个VM层,增加了双向数据绑定的功能,View层或者Model层的数据变动都会在这两层实时反应。

thomas.lin 2019-12-02 01:29:27 0 浏览量 回答数 0

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【教程免费下载】深度学习导论及案例分析

玄学酱 2019-12-01 22:07:45 2373 浏览量 回答数 1

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天猫推荐算法大赛Top 5 Tyche团队访谈

夜之魅 2019-12-01 21:01:43 8710 浏览量 回答数 2

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没多少公司有吧,中台分两部分 首先有一套标准通用的基础服务,比如订单中心、商品中心。不管有多少个业务系统,这个都可以满足,通过业务身份、租户等信息进行区分,达到模型和数据的高度统一和复用,其次有一个灵活的业务逻辑复用侧面,可以快速复用已有的业务逻辑,下层好理解,就是标准统一接口和模型。上层有挺多方法论的,一两句说不清楚。很多名词和概念的

黄二刀 2020-07-20 18:38:57 0 浏览量 回答数 0

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无论并发模式还是TPS模式,场景就是一个压测模型,压测模型中有串行的事务(如添加购物车+购物车下单+付款)也有并行的接口(在不同串联链路中的压测API),最终组成一个复杂或者简单的场景。然后根据新业务上线的目标、或者日常峰值的等比例目标、或者重大业务活动的预估支撑能力去设置每个API的目标能力(TPS是一步到位的按照吞吐能力设置的,推荐TPS模式,比如前面提到的添加购物车+购物车下单+付款这种流程就是一个漏斗模型,TPS设置为逐渐变小的模型即可),当然也可以在初期的测试中更谨慎一点,将目标量级设置得整体低一点,当最终能力达到之后建议可以调整原定目标量级到120%或者150%,验证限流准入/高可用基础设施的抗压能力。目标量级即当前压测场景中这个压测API的施压上限。而起步量级可以从5%或者10%开始,过程中视业务指标数据和被压测端的整体负载临时调整,PTS铂金版提供了全局百分比调整的功能,非常方便。

保持可爱mmm 2020-03-28 19:18:24 0 浏览量 回答数 0

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抽象成数学问题: 明确问题是进行机器学习的第一步。机器学习的训练过程通常都是一件非常耗时的事情,胡乱尝试时间成本是非常高的。这里的抽象成数学问题,指的我们明确我们可以获得什么样的数据,目标是一个分类还是回归或者是聚类的问题,如果都不是的话,如果划归为其中的某类问题。 获取数据: 数据决定了机器学习结果的上限,而算法只是尽可能逼近这个上限。数据要有代表性,否则必然会过拟合。而且对于分类问题,数据偏斜不能过于严重,不同类别的数据数量不要有数个数量级的差距。而且还要对数据的量级有一个评估,多少个样本,多少个特征,可以估算出其对内存的消耗程度,判断训练过程中内存是否能够放得下。如果放不下就得考虑改进算法或者使用一些降维的技巧了。如果数据量实在太大,那就要考虑分布式了。 特征预处理与特征选择: 良好的数据要能够提取出良好的特征才能真正发挥效力。特征预处理、数据清洗是很关键的步骤,往往能够使得算法的效果和性能得到显著提高。归一化、离散化、因子化、缺失值处理、去除共线性等,数据挖掘过程中很多时间就花在它们上面。这些工作简单可复制,收益稳定可预期,是机器学习的基础必备步骤。筛选出显著特征、摒弃非显著特征,需要机器学习工程师反复理解业务。这对很多结果有决定性的影响。特征选择好了,非常简单的算法也能得出良好、稳定的结果。这需要运用特征有效性分析的相关技术,如相关系数、卡方检验、平均互信息、条件熵、后验概率、逻辑回归权重等方法。 训练模型与调优: 直到这一步才用到我们上面说的算法进行训练。现在很多算法都能够封装成黑盒供人使用。但是真正考验水平的是调整这些算法的(超)参数,使得结果变得更加优良。这需要我们对算法的原理有深入的理解。理解越深入,就越能发现问题的症结,提出良好的调优方案。 模型诊断:如何确定模型调优的方向与思路呢?这就需要对模型进行诊断的技术。过拟合、欠拟合判断是模型诊断中至关重要的一步。常见的方法如交叉验证,绘制学习曲线等。过拟合的基本调优思路是增加数据量,降低模型复杂度。欠拟合的基本调优思路是提高特征数量和质量,增加模型复杂度。误差分析 也是机器学习至关重要的步骤。通过观察误差样本,全面分析误差产生误差的原因:是参数的问题还是算法选择的问题,是特征的问题还是数据本身的问题。诊断后的模型需要进行调优,调优后的新模型需要重新进行诊断,这是一个反复迭代不断逼近的过程,需要不断地尝试, 进而达到最优状态。 模型融合: 一般来说,模型融合后都能使得效果有一定提升。而且效果很好。工程上,主要提升算法准确度的方法是分别在模型的前端(特征清洗和预处理,不同的采样模式)与后端(模型融合)上下功夫。因为他们比较标准可复制,效果比较稳定。而直接调参的工作不会很多,毕竟大量数据训练起来太慢了,而且效果难以保证。 上线运行:这一部分内容主要跟工程实现的相关性比较大。工程上是结果导向,模型在线上运行的效果直接决定模型的成败。 不单纯包括其准确程度、误差等情况,还包括其运行的速度(时间复杂度)、资源消耗程度(空间复杂度)、稳定性是否可接受。这些工作流程主要是工程实践上总结出的一些经验。并不是每个项目都包含完整的一个流程。这里的部分只是一个指导性的说明,只有大家自己多实践,多积累项目经验,才会有自己更深刻的认识。

珍宝珠 2019-12-02 03:22:25 0 浏览量 回答数 0

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事件总线是按照事件的领域模型封装了异步驱动的编程模式,消息队列则是异步通信的基础设施,可以基于消息队列封装出事件总线

hill007300 2019-12-02 01:49:53 0 浏览量 回答数 0

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有区别,通俗一点,模版就只有一个框架,模型是在模版的基础上往模版里面添加了一点东西的成品或半成品,仅个人理解

小旋风柴进 2019-12-02 02:09:00 0 浏览量 回答数 0

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成为一名合格的开发工程师不是一件简单的事情,需要掌握从开发到调试到优化等一系列能力,这些能力中的每一项掌握起来都需要足够的努力和经验。而要成为一名合格的机器学习算法工程师(以下简称算法工程师)更是难上加难,因为在掌握工程师的通用技能以外,还需要掌握一张不算小的机器学习算法知识网络。 下面我们就将成为一名合格的算法工程师所需的技能进行拆分,一起来看一下究竟需要掌握哪些技能才能算是一名合格的算法工程师。 1.基础开发能力 所谓算法工程师,首先需要是一名工程师,那么就要掌握所有开发工程师都需要掌握的一些能力。 有些同学对于这一点存在一些误解,认为所谓算法工程师就只需要思考和设计算法,不用在乎这些算法如何实现,而且会有人帮你来实现你想出来的算法方案。这种思想是错误的,在大多数企业的大多数职位中,算法工程师需要负责从算法设计到算法实现再到算法上线这一个全流程的工作。 笔者曾经见过一些企业实行过算法设计与算法实现相分离的组织架构,但是在这种架构下,说不清楚谁该为算法效果负责,算法设计者和算法开发者都有一肚子的苦水,具体原因不在本文的讨论范畴中,但希望大家记住的是,基础的开发技能是所有算法工程师都需要掌握的。 2.概率和统计基础 概率和统计可以说是机器学习领域的基石之一,从某个角度来看,机器学习可以看做是建立在概率思维之上的一种对不确定世界的系统性思考和认知方式。学会用概率的视角看待问题,用概率的语言描述问题,是深入理解和熟练运用机器学习技术的最重要基础之一。 概率论内容很多,但都是以具体的一个个分布为具体表现载体体现出来的,所以学好常用的概率分布及其各种性质对于学好概率非常重要。 对于离散数据,伯努利分布、二项分布、多项分布、Beta分布、狄里克莱分布以及泊松分布都是需要理解掌握的内容; 对于离线数据,高斯分布和指数分布族是比较重要的分布。这些分布贯穿着机器学习的各种模型之中,也存在于互联网和真实世界的各种数据之中,理解了数据的分布,才能知道该对它们做什么样的处理。 此外,假设检验的相关理论也需要掌握。在这个所谓的大数据时代,最能骗人的大概就是数据了,掌握了假设检验和置信区间等相关理论,才能具备分辨数据结论真伪的能力。例如两组数据是否真的存在差异,上线一个策略之后指标是否真的有提升等等。这种问题在实际工作中非常常见,不掌握相关能力的话相当于就是大数据时代的睁眼瞎。 在统计方面,一些常用的参数估计方法也需要掌握,典型的如最大似然估计、最大后验估计、EM算法等。这些理论和最优化理论一样,都是可以应用于所有模型的理论,是基础中的基础。 3.机器学习理论 虽然现在开箱即用的开源工具包越来越多,但并不意味着算法工程师就可以忽略机器学习基础理论的学习和掌握。这样做主要有两方面的意义: 掌握理论才能对各种工具、技巧灵活应用,而不是只会照搬套用。只有在这个基础上才能够真正具备搭建一套机器学习系统的能力,并对其进行持续优化。否则只能算是机器学习搬砖工人,算不得合格的工程师。出了问题也不会解决,更谈不上对系统做优化。 学习机器学习的基础理论的目的不仅仅是学会如何构建机器学习系统,更重要的是,这些基础理论里面体现的是一套思想和思维模式,其内涵包括概率性思维、矩阵化思维、最优化思维等多个子领域,这一套思维模式对于在当今这个大数据时代做数据的处理、分析和建模是非常有帮助的。如果你脑子里没有这套思维,面对大数据环境还在用老一套非概率的、标量式的思维去思考问题,那么思考的效率和深度都会非常受限。 机器学习的理论内涵和外延非常之广,绝非一篇文章可以穷尽,所以在这里我列举了一些比较核心,同时对于实际工作比较有帮助的内容进行介绍,大家可在掌握了这些基础内容之后,再不断探索学习。 4.开发语言和开发工具 掌握了足够的理论知识,还需要足够的工具来将这些理论落地,这部分我们介绍一些常用的语言和工具。 5.架构设计 最后我们花一些篇幅来谈一下机器学习系统的架构设计。 所谓机器学习系统的架构,指的是一套能够支持机器学习训练、预测、服务稳定高效运行的整体系统以及他们之间的关系。 在业务规模和复杂度发展到一定程度的时候,机器学习一定会走向系统化、平台化这个方向。这个时候就需要根据业务特点以及机器学习本身的特点来设计一套整体架构,这里面包括上游数据仓库和数据流的架构设计,以及模型训练的架构,还有线上服务的架构等等。这一套架构的学习就不像前面的内容那么简单了,没有太多现成教材可以学习,更多的是在大量实践的基础上进行抽象总结,对当前系统不断进行演化和改进。但这无疑是算法工程师职业道路上最值得为之奋斗的工作。在这里能给的建议就是多实践,多总结,多抽象,多迭代。 6.机器学习算法工程师领域现状 现在可以说是机器学习算法工程师最好的时代,各行各业对这类人才的需求都非常旺盛。典型的包括以下一些细分行业: 推荐系统。推荐系统解决的是海量数据场景下信息高效匹配分发的问题,在这个过程中,无论是候选集召回,还是结果排序,以及用户画像等等方面,机器学习都起着重要的作用。 广告系统。广告系统和推荐系统有很多类似的地方,但也有着很显著的差异,需要在考虑平台和用户之外同时考虑广告主的利益,两方变成了三方,使得一些问题变复杂了很多。它在对机器学习的利用方面也和推荐类似。 搜索系统。搜索系统的很多基础建设和上层排序方面都大量使用了机器学习技术,而且在很多网站和App中,搜索都是非常重要的流量入口,机器学习对搜索系统的优化会直接影响到整个网站的效率。 风控系统。风控,尤其是互联网金融风控是近年来兴起的机器学习的又一重要战场。不夸张地说,运用机器学习的能力可以很大程度上决定一家互联网金融企业的风控能力,而风控能力本身又是这些企业业务保障的核心竞争力,这其中的关系大家可以感受一下。 但是所谓“工资越高,责任越大”,企业对于算法工程师的要求也在逐渐提高。整体来说,一名高级别的算法工程师应该能够处理“数据获取数据分析模型训练调优模型上线”这一完整流程,并对流程中的各种环节做不断优化。一名工程师入门时可能会从上面流程中的某一个环节做起,不断扩大自己的能力范围。 除了上面列出的领域以外,还有很多传统行业也在不断挖掘机器学习解决传统问题的能力,行业的未来可谓潜力巨大。

寒凝雪 2019-12-02 01:21:12 0 浏览量 回答数 0

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Dataphin遵循阿里巴巴集团多年实战沉淀的大数据建设OneData体系(OneModel、OneID、OneService),集产品、技术、方法论于一体,一站式地为您提供集数据引入、规范定义、数据建模研发、数据萃取、数据资产管理、数据服务等的全链路智能数据构建及管理服务。助您打造属于自己的标准统一、资产化、服务化和闭环自优化的智能数据体系,驱动创新。Dataphin的主要功能模块包括: • 平台管理 平台管理是Dataphin的基础功能,主要包含全局化功能设置和首页引导。该功能帮助您系统地了解和熟悉整个产品,快速开始工作,并进行必要的系统管理与控制,保障各模块正常运转。 o 全局化功能设置包括计算设置与成员管理、智能引擎。 o 首页引导详情请参见Dataphin首页。 • 全局设计 基于业务全局,从顶层自下规划设计业务数据总线,包括:划分命名空间、定义主题域及相关名词、划分管理单元(即项目)、定义数据源及计算引擎源。 • 数据引入 数据引入基于全局设计定义的项目空间与物理数据源,将各业务系统、各类型的数据抽取加载至目标数据库。这个过程可以实现各类业务数据的同步与集成,助您完成基础数据中心建设,为后续进一步加工数据奠定基础。 • 规范定义 基于全局设计定义的业务总线、数据引入构建的基础数据中心,根据业务数据需求,结构化地定义数据元素(例如维度、统计指标),保障数据无二义性地标准化、规范化生产。 • 建模研发 基于规范定义的数据元素,设计与构建可视化的数据模型。数据模型提交发布后,系统智能自动化地生成代码与调度任务,完成公共数据中心的全托管建设。 • 编码研发 基于通用的代码编辑页面,灵活地进行个性化的数据编码研发,完成任务发布。 • 资源及函数管理 o 支持管理各种资源包(例如JAR、文本文件),以满足部分数据处理需求。 o 支持查找与使用内置的系统函数。 o 支持用户自定义函数,以满足数据研发的特殊加工需求。 • 数据萃取 基于Dataphin数据建模研发沉淀的数据,萃取提供以目标对象为中心的数据打通和深度挖掘,并生成代码与调度任务,完成实体对象识别、连接及标签生产,可快速应用于各类业务。 • 调度运维 对建模研发、编码研发生成的代码任务进行基于策略的调度与运维,确保所有任务正常有序地运行。调度运维操作包括:部署数据生产任务、查看任务运行情况、管理及维护任务之间的依赖关系。 • 元数据中心 支持采集、解析和管理基础数据中心、公共数据中心、萃取数据中心的元数据。 • 资产分析 o 在元数据中心基础上,深度分析元数据,实现数据资产化管理。 o 为您可视化地呈现资产分布、元数据详情等,方便您快速查找、深度了解数据资产。 • 即席查询 支持用户通过自定义SQL等方式,查询数据资产中的数据。同时,通过查询分析引擎,快速获取物理表、逻辑表(即数据模型,或逻辑模型)的数据查询结果。 • 数据服务 数据服务为您提供高效便捷的主题式查询功能及有效的全链路企业内API生命周期托管,真正实现低门槛API开发,帮助您更好地进行数据资产应用以实现价值化。

LiuWH 2020-03-23 11:15:47 0 浏览量 回答数 0

问题

如何建立本地有效的评测方式

cxyan 2019-12-01 21:48:40 9447 浏览量 回答数 9
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