机器学习实践

2021 DevFest上海谷歌开发者节已于近期圆满落幕。格物钛与28w+ 线上观众、1300+ 线下开发者、工程师和行业重磅嘉宾一起尽享了一场技术盛宴。格物钛作为参展企业，创始人兼CEO崔运凯受邀发言，与开发者们分享了从DevOps到MLOps的进化路程，从组织变革看机器学习的最佳实践。特斯拉的 AI 高级总监 An

雷锋网编者按：如果说一场安全大会能召集五湖四海的白帽子们前来朝圣，看雪学院的安全开发者峰会必然算是一场。不久前，第二届安全开发者峰会在北京国家会议中心落幕，峰会现场有近1000位来自全国各地的安全和开发人员参加。本次峰会以“万物互联，安全开发”为主题，聚焦物联网及区块链的开发安全，10大议题覆盖物联网、智能设备、区块链

雷锋网 AI 研习社按，本文来源于谷歌开发者博客，雷锋网 (公众号：雷锋网) 获其授权转载。以下为下篇，内容为进行机器学习之前的第 21-43 条规则。相关术语及第1-20条规则参见 谷歌发布机器学习规则 (Rules of Machine Learning)： 关于机器学习工程的最佳实践（上）

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 研习社按，本文来源于谷歌开发者博客，雷锋网获其授权转载。以下为上篇，包含术语、概览以及在进行机器学习之前的第 1-20 条规则。 作者：马丁·辛克维奇本文档旨在帮助已掌握机器学习基础知识的人员从 Google 机器学习的最佳实践中受益。它介绍了一种机器学习样式，类似于 Go

作者： 张相於 接上篇： 机器学习43条军规：解密谷歌机器学习工程最佳实践（上） Human Analysis of the System在更进一步之前，我们需要了解一些机器学习课程上不会教你的内容：如何观察分析模型，并改进它。用作者的话说，这更像是一门艺术 ，但仍然有一些

作者：张相於本文是对<Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering>一文的翻译+解读。看过我翻译文章的同学知道我翻译文章一般都不太老实，没有那么“忠于原著”，本篇也不例外，本篇对于原文的解读大概有三种形式：原文翻译。 对于

作者： 伯乐在线 – iPytLab前言 之前实现了简单的SMO算法来优化SVM的对偶问题，其中在选取 α 的时候使用的是两重循环通过完全随机的方式选取，具体的实现参考《 机器学习算法实践-SVM中的SMO算法 》。 本文在之前简化版SMO算法的基础上实现了使用启

与传统评分模式相比，引入了人工智能的评分会更为精准，文章就智能CRM的评分展开了一些分析，一起来看。人工智能和企业服务最近在思考，为什么企业服务要与人工智能结合，个人觉得有这两点：一是不管是因为人力成本增加还是其他红利的流失，企业越来越关注效率，人工智能的使命本身也是破局效率瓶颈。二是之前企业信息系统主要关注在系统之间

作者：吴敏达机器学习 (Machine Learning, ML) 是计算机可以学习而不需要事先编程的能力。 由于数字数据的广泛增长和大数据的计算能力提高，机器学习的时代已经到来。 Apache SystemML 是由 IBM开源的机器学习系统，现在是 Apache 顶级项目，它所具备的能力在机器学习领域独领风骚。 I

作者：李博Garvin（本文数据为虚构，仅供实验）一、背景本文将针对阿里云平台上图算法模块来进行实验。图算法一般被用来解决关系网状的业务场景。与常规的结构化数据不同，图算法需要把数据整理成首尾相连的关系图谱。图算法更多的是考虑边和点的概念阿里云机器学习平台上提供了丰富的图算法组件，包括K-Core、最大联通子图、标签传