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一:译自wiki:    KeyWord:标签反馈; Survey: online machine learning is a model of induction that learns one instance at a time. The goal in on-line learning is to predict labels for instances. For example, the instances could describe the current conditions o…
前言 现在大多数程序设计语言中都有表达式和/或对象的类型概念.类型起着两种主要作用: 为许多操作提供了隐含的上下文信息,使程序员可以在许多情况下不必显示的描述这种上下文.比如int类型的两个对象相加就是整数相加.两个字符串类型的对象相加就是拼接字符串.在Java和C#中new object()隐含在背后的就是要分配内存返回对象的引用等等. 类型描述了其对象上一些合法的可以执行的操作集合.类型系统将不允许程序员去做一个字符和一个记录的加法.编译器可以使用这个合法的集合进行错误检查,好的类型系统能够…
在生产中部署ML前需要了解的事 译自:What You Should Know before Deploying ML in Production MLOps的必要性 MLOps之所以重要,有几个原因.首先,机器学习模型依赖大量数据,科学家和工程师很难持续关注这些数据以及机器学习模型中可调节的不同参数.有时候对机器学习模型的微小变更可能会导致结果大相径庭.此外还需要密切关注模型的功能.特征工程是机器学习生命周期的重要一环并极大影响了模型的准确性. 一旦进入生产,就不能像监控其他类型的软件(如we…
大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是ARM Cortex-M55. 鼠年春节,大家都在时刻关心 2019nCoV 疫情发展,没太多心思搞技术,就在这个时候,ARM 不声不响搞了个大新闻,如果你登录 ARM developer 网站,会发现 Cortex-M 家族多了一个新成员:Cortex-M55 这个 Cortex-M55 到底是什么来头?之前可是一点消息都没有啊!这个命名看起来像是 Cortex-M33/M35P 的大哥,但说不定也可能是 Cortex-M7 的大…
CV牛人牛事简介之一 [论坛按] 发帖人转载自:http://doctorimage.cn/2013/01/01/cv-intro-niubility/#6481970-qzone-1-83120-80417069b226f89a8531d1742d53942d ,原标题为“CV牛人牛事简介”.此列表并不全面,还有很多牛人没有给出,所以仅供参考,不代表本站观点.本站拟计划根据同行反馈进一步完善此列表,以后将推出“之二”.“之三”...系列. CV人物1:Jianbo Shi史建波毕业于UC Be…
本文来自于腾讯Bugly公众号(weixinBugly),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/OWD5UEiVu5JpYArcd2H9ig 作者:liujizhou 导语:在刚刚过去的WWDC上,苹果发布了Core ML这个机器学习框架.现在,开发者可以轻松的使用Core ML把机器学习功能集成到自己的应用里,让应用变得更加智能,给用户更牛逼的体验. 苹果在 iOS 5 里引入了 NSLinguisticTagger 来分析自然语言.iOS 8…
介绍 Azure DevOps,以前称为Visual Studio Team Services(VSTS),可帮助个人和组织更快地规划,协作和发布产品.其中一项值得注意的服务是Azure Pipelines,它可以帮助开发人员构建持续集成(CI)和持续交付(CD)管道,从而自动化和标准化软件开发过程的构建,测试和部署阶段.此外,Azure Pipelines还提供本机容器支持,可与任何语言,平台和云配合使用.像软件开发这样的机器学习也是一个包括构建,测试和部署阶段的过程,这使其成为自动化和标准化…
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…
一位ML工程师构建深度神经网络的实用技巧 https://mp.weixin.qq.com/s/2gKYtona0Z6szsjaj8c9Vg 作者| Matt H/Daniel R 译者| 婉清 编辑| Jane 出品| AI 科技大本营 [导读]在经历成千上万个小时机器学习训练时间后,计算机并不是唯一学到很多东西的角色,作为开发者和训练者的我们也犯了很多错误,修复了许多错误,从而积累了很多经验.在本文中,作者基于自己的经验(主要基于 TensorFlow)提出了一些训练神经网络的建议,还结合了…
作者:黄永刚 ML Phase III: 缓慢提升.精细优化.复杂模型 第二阶段就已经接近结束了.首先你的月收益开始减少.你开始要在不同的指标之间做出平衡,你会发现有的涨了而有的却降了.事情变得有趣了.获取收益变得更难了,机器学习也已经变得更加复杂了. 警告:这一部分比前面有更多的理论虚的东西.我们见过很多团队在机器学习的一二阶段过得还是很愉快的.一旦进入第三阶段,他们就不得不寻找自己的出路了. Rule #38: 如果目标没有变化就不要在新特征上浪费时间 随着评价进入平稳期,你的团队开始关注系…