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在首次发布三周之后,MLflow迎来了0.2版本

作者 Matei Zaharia 关注 0 他的粉丝 , Mani Parkhe 关注 0 他的粉丝 ,译者 悟明 关注 0 他的粉丝   发布于  2018年7月17日

在今年的Spark+AI峰会上,MLflow团队推出了MLflow,一个开源的用于简化机器学习生命周期的平台。从首次发布到现在的三周时间里,已经有很多数据科学家和工程师对使用MLflow和为MLflow贡献代码感兴趣。MLFlow的GitHub仓库已经有180个分支,其中有十几个贡献者提交了问题和拉取请求。此外,上周参加由该团队举办的第一次MLflow聚会的人数接近100人。 昨天,该团队正式宣布推出MLflow 0.2版本,这一版本包含了由内部客户和开源用户提出的一些最被期待的功能。按照MLflow快速入门指南给出的提示,可以使用pip install mlflow来安装MLflow 0.2。以下内容将介绍该版本的主要新功能。

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Facebook使用机器学习手段来自动优化其系统性能

作者 VLADIMIR BYCHKOVSKY 等 关注 0 他的粉丝 ,译者 悟明 关注 0 他的粉丝   发布于  2018年7月17日

在 Facebook 数十亿用户眼里,Facebook 的服务看起来就像是一个统一的移动 App 或网站。但从公司内部看,却有着不同的视角。Facebook 提供了数千种服务,功能包罗万象,从均衡互联网流量到转码图像,再到提供可靠的存储。Facebook 的整体效率是各项服务效率的总和,而其中的每项服务通常都有自己的优化方式,这些方式难以进行泛化或适应款速变化的节奏。

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如何从零开始学习机器学习?

作者 王天一 关注 2 他的粉丝 发布于  2018年6月5日

而今天,经过了3个月的紧密筹备之后,我希望能够从我的角度,用通俗易懂的语言,并辅助Python的案例,帮助你更好理解和入门机器学习。

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推荐系统技术学习资源整理

作者 刑无刀 关注 3 他的粉丝 发布于  2018年2月26日 1

推荐系统相关的专栏,希望能帮助推荐系统学习者架构起整体的知识脉络,并在此基础上补充实践案例与经验,力图解决你系统起步阶段 80% 的问题。

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AI书单|大牛私藏的机器学习书(附PDF链接)

作者 王天一 关注 2 他的粉丝 发布于  2018年1月31日

机器学习,拓展阅读参考书。

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详解40+前沿机器学习落地案例,AICon开幕倒计时7天

作者 孟夕 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年1月5日

经过半年筹备,AICon 全球人工智能与机器学习技术大会 即将于2018年1月13-14日在北京盛大开幕,InfoQ中国团队为大家梳理了目前机器学习领域的最新动态,并邀请到了来自Amazon、Google、Snap、BAT、360、小米、京东等40+公司AI技术负责人前来分享他们的机器学习落地实践经验。

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腾讯开放TDinsight机器学习平台等政企大数据平台

作者 陈利鑫 关注 1 他的粉丝 发布于  2017年12月18日

2017 年 6 月 16 日,腾讯新一代高性能计算平台 Angel 在 Github 上低调开源。时隔半年,12 月 13 日,腾讯在“2017互联网+大数据高峰论坛”发布“腾讯慧聚”品牌,其中就包括机器学习基础平台TDinsight。与Angel和其他机器学习平台相比,TDinsight有何优势?

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为什么你应该关注Amazon SageMaker

作者 杨赛 关注 3 他的粉丝 发布于  2017年12月1日

让开发者专注于创作,让数据科学家专注于数据。

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AWS推出奖励计划,资助机器学习研究

作者 蔡芳芳 关注 4 他的粉丝 发布于  2017年11月29日

亚马逊网络服务(AWS)今天宣布了一项新的奖励计划,旨在资助学术研究者使用AWS云平台进行机器学习研究。AWS机器学习研究奖将向学术机构提供一次性无限制奖励,以及可以使用AWS云平台的积分。

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机器学习排序LTR入门——线性模型

作者 Doug Turnbull 关注 0 他的粉丝 ,译者 杨振涛 关注 4 他的粉丝   发布于  2017年10月23日

LTR的入门模型就是线性模型,本文以线性模型为例,针对搜索排序的场景,通俗地介绍了机器学习的基本思想和实现步骤。作为LTR系列的第三篇,相信通过本文你已经可以轻松地入门LTR。

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AWS与微软合作发布Gluon API 可快速构建机器学习模型

作者 杨赛 关注 3 他的粉丝 发布于  2017年10月19日

Gluon API支持任意一种深度学习框架,其相关规范已经在Apache MXNet项目中实施,开发者只需安装最新版本的MXNet(master)即可体验。

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落地机器学习前,我们应该思考清楚的几个问题

作者 郭蕾 关注 9 他的粉丝 发布于  2017年10月5日

随着大数据技术的普及和发展,机器学习技术从搜索引擎开始,伴随着互联网、移动互联和共享经济的发展,日益成为改善用户体验、提高产品质量的核心组件。机器学习技术不仅给互联网带来了源源不断的收入(互联网广告),甚至也在改善每一位用户的日常电商购物、交通出行、旅游等方方面面的体验。那如何在已有的系统或者业务中落地机器学习相关实践呢?在开始使用机器学习之前,企业应该有哪些准备?带着这些问题,InfoQ记者采访了PayPal 大数据研发架构师张彭善。

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Spark on Angel:Spark机器学习的核心加速器

作者 腾讯开源 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年8月21日

2016年12月腾讯宣布推出面向机器学习的第三代高性能计算平台——Angel,并于2017年6月开源。本文以L-BFGS为例,分析Spark在机器学习算法的实现上的问题,以及Spark on Angel是如何解决Spark在机器学习任务中的遇到的瓶颈,使Spark的机器学习能力更加强大。

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如何更好地阅读包含很多数学相关内容的机器学习论文?

作者 CarolGuo 关注 2 他的粉丝 发布于  2017年8月18日

有些机器学习论文里包含了大量的数学公式、理论和证明。通常,阅读这类论文要比阅读普通的深度学习论文花上更多的时间。对机器学习读者而言,需要什么样的数学背景?有哪些书有助于理解机器学习论文?可以阅读哪些书籍来提高阅读这类论文的能力呢?这里,我们总结了最近reddit网站上一篇很火的讨论贴中的观点。

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AI Challenger全球AI挑战赛开幕,公布千万级数据集

作者 徐川 关注 10 他的粉丝 发布于  2017年8月16日 1

2017年8月14日,创新工场、搜狗、今日头条在北京召开联合发布会,宣布举办首届AI Challenger全球AI挑战赛。

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