https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/72819374 2017-05-27 19:15:36     GMIS 2017    10 0 5 月 27 日,机器之心主办的为期两天的全球机器智能峰会(GMIS 2017)在北京 898 创新空间顺利开幕.中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃为本次大会做了开幕式致辞,他表示:「我个人的看法是再过几年,我们90%的工作是人工智能提供的,就像我们今天大部分工作是机器提供…

正如 萧田国在2017年GOPS深圳站演讲所提及的,运维职业生涯规划,应该是T字型. 关于指导原则,正如腾讯好友@赵建春所言: 如果一个领域不能做到TOP,那就是一种伤害. 运维在编程.开发领域,能做到TOP么? 基本很难.老运维一般缺乏编程思想,没有系统性的编程训练,做出东西来 bug 满天飞: 或者又沦为开发的附庸,接手开发完的系统(国外的行话:吃人家的狗屎),做些一个更高级的缝缝补补的事儿. 正确的姿势是什么? 纵深上,运维可以继续深挖,成为某一领域如网络.系统.数据库的资深专家.以后相关…

本篇文章转载于LIME:一种解释机器学习模型的方法 该文章介绍了一种模型对单个样本解释分类结果的方法,区别于对整体测试样本的评价指标准确率.召回率等,Lime为具体某个样本的分类结果做出解释,直观地表明该模型为何做出如此预测. 动机:我们为什么要理解预测结果? 机器学习如今是非常火的一个话题.随着计算机在围棋等游戏中击败人类专家,许多人不禁要问机器是否也能胜任司机的工作,甚至是取代医生? 现在很多前沿的机器学习模型还是一个黑盒,几乎无法去感知它的内部工作状态.这就给我们带来了可信度的问题:我该相…

0.引言  利用机器学习的方法训练微笑检测模型,给一张人脸照片,判断是否微笑:   使用的数据集中69张没笑脸,65张有笑脸,训练结果识别精度在95%附近: 效果: 图1 示例效果 工程利用python 3 开发,借助Dlib进行 人脸嘴部20个特征点坐标(40维特征)的提取, 然后根据这 40维输入特征 和 1维特征输出(1代表有微笑 / 0代表没微笑)进行ML建模, 利用几种机器学习模型进行建模,达到一个二分类(分类有/无笑脸)的目的,然后分析模型识别精度和性能,并且可以识别给定图片的人脸是…

0.引言 介绍了如何生成数据,提取特征,利用sklearn的几种机器学习模型建模,进行手写体数字1-9识别. 用到的四种模型: 1. LR回归模型,Logistic Regression 2. SGD随机梯度下降模型,Stochastic Gradient Descent 3. SVC支持向量分类模型,Support Vector Classification 4. MLP多层神经网络模型,Multi-Layer Perceptron 主要内容:生成手写体随机数1-9,生成单个png分类存入指定…

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言…

笔者寄语:机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法,交叉验证中用到了哪些指标呢? 交叉验证将数据分为训练数据集.测试数据集,然后通过训练数据集进行训练,通过测试数据集进行测试,验证集进行验证. 模型预测效果评价,通常用相对绝对误差.平均绝对误差.根均方差.相对平方根误差等指标来衡量. 只有在非监督模型中才会选择一些所谓"高大上"的指标如信息熵.复杂度和基尼值等等. 其实这类指标只是看起来老套但是并不"简单",<数据挖掘之道>中认为在监控.评估监督模型…

本文将使用ML.NET创建机器学习分类模型,通过ASP.NET Core Web API公开它,将其打包到Docker容器中,并通过Azure Container Instances将其部署到云中. 先决条件 本文假设您对Docker有一定的了解.构建和部署示例应用程序还需要以下软件/依赖项.重要的是要注意应用程序是在Ubuntu 16.04 PC上构建的,但所有软件都是跨平台的,应该适用于任何环境. Docker Azure CLI .NET Core 2.0 Docker Hub Accou…

在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中,我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法,这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型,但是由于tensorflow模型往往较大,使用无法优化的PMML文件大多数时候很笨拙,因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法. 1. tensorflow模型的跨平台上线的备选方案 tensorflow模型的跨平台上线的备选方案一般有三种:即PMML方式,tensorflow serving方式,以及跨语言API方…

在机器学习用于产品的时候,我们经常会遇到跨平台的问题.比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型,但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去,但是这些产品很多只支持某些特定的生产环境比如Java,为了上一个机器学习模型去大动干戈修改环境配置很不划算,此时我们就可以考虑用预测模型标记语言(Predictive Model Markup Language,以下简称PMML)来实现跨平台的机器学习模型部署了. 1. PMML概述 PMML是数据挖掘的一种通用的规范,它用统一的XML…