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机器学习时期的惠临,公司该怎么着开车【广东

来源:http://www.btxygg.com 作者:广东快乐10分预测 时间:2019-11-28 19:51

数据过时也成为一个问题。有了这些数据的本地副本,数据科学家们可能会根据不准确的全局快照来构建预测。而在核心的云计算使用更大、更具代表性的样本可以缓解这种担忧。

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转:智客号

在笔记本电脑上运行数据科学的所有上述问题都会导致业务价值的损失。数据科学涉及数据准备、模型构建和模型验证中的资源密集型任务。数据科学家通常会重复数百次尝试不同的特性、算法和模型规范,然后才能找到他们要解决的业务问题的正确模型。这些迭代可能需要大量的时间。围绕基础设施和环境管理、部署和协作施加瓶颈可能进一步延迟企业实现价值的时间。

1.数据:现在大多数应用都依赖于监督学习,所以一切都从质量良好的标记数据集开始。

分布式结构可以包含云计算和边缘计算。它将人工智能算法从云端扩展到本地视频录像机和服务器,并进一步扩展到安全摄像机等边缘设备。三层架构都支持构建一类新的AI驱动应用目标,甚至更智能,更快速。

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亚马逊网络服务为企业提供广泛而深入的机器学习和人工智能服务。实际上,该服务为所有开发人员提供机器学习,使他们能够快速构建,培训和部署机器学习模型。

如今,数据科学家可以利用许多开源机器学习框架,如R、SciKit Learn、Spark MLlib、TensorFlow、MXnet和CNTK。但是,在笔记本电脑或本地服务器上管理这些框架的基础设施、配置和环境非常麻烦。管理基础设施的额外开销会占用核心处理数据科学活动的时间。

对于越来越多的公司来说,答案是:是的,这样的专家很需要。如果你创建了一个你需要知道的关于生产和监控模型的清单,那么你将得到一组广泛的工具和技术。

深度学习和神经网络计算无处不在。它们现在已经在本地计算机,嵌入边缘设备的系统中,甚至云端广泛使用。

当模型准备好部署到生产中时,数据科学家将其交给机器学习工程师。然后,机器学习工程师必须将代码转换为生产语言(如Java、Scala或C ),或者至少优化代码并与应用程序的其余部分集成。代码优化包括将任何数据查询重写为ETL作业,分析代码以查找任何瓶颈,以及添加日志记录,、容错和其他生产级功能。

延时是采用边缘智能的另一个优势。目前,大量的应用越来越要求很小甚至没有延时,并且将数据传输到其它地方再进行处理则需要花费时间。

依靠笔记本电脑或本地服务器的数据科学家们在容易入门和易于扩展和生产电离机器学习模型之间做出了一个不明智的权衡和选择。虽然在使用笔记本电脑或本地服务器时,数据科学团队的运行速度更快,但云计算平台提供了更大的长期优势,其中包括无限制的计算能力和存储、更容易的协作、更简单的基础设施管理和数据治理,最重要的是,生产时间更快。

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云端摄像机视频分析和深度学习功能的结合可以改善视频分析。摄像机可以配备基本的视频分析,它们与云基础设施相连,可提供额外的深度学习算法。这些摄像机提供计算机视觉预处理,而大量详细的分析则可以在云端神经网络中处理。

当数据科学家在他们的笔记本电脑上构建模型时,他们会将数据工程师创建的数据集下载到他们的机器上,以构建和训练机器学习模型。有时他们会使用本地服务器进行构建和培训,但通常采用的是笔记本电脑。由于笔记本电脑和本地服务器的处理计算能力和内存有限,数据科学家必须对数据集进行采样,以创建更小、更易于管理的数据集。虽然这些样本集可以帮助实现项目,但它们在数据科学生命周期的后期阶段会产生许多问题。

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云计算允许具有各种计算功能的用户在私有云或位于数据中心的第三方服务器上存储和处理数据。然而,随着计算业务变得越来越频繁和复杂,对数据处理性能的需求甚至更高。在数据传输到云端的过程中,云计算消耗了巨大的网络资源和时间,这些都导致网络拥塞和低可靠性。

5.更快的数据科学更有利于业务

公平:你了解你的训练数据的分布情况吗?如果你不了解,请注意过去的忽视可能会导致未来的忽视。

为了消费者的利益,亚马逊网络服务将专注于处理那些比较棘手的阻碍开发者使用机器学习的挑战。所有功能基于全面的云平台构建,该平台针对机器学习进行了优化,具备高性能且不会影响安全性和数据分析。

在充斥着数据的世界中,数据科学家为企业产生洞察力提供帮助,并进行预测,以实现更明智的业务决策。通常,这些数据科学家是统计分析和数学建模方面的专家,并且精通编程语言,例如R或Python。

数据社区开始认识到,除了优化定量或业务指标之外,还需要更多的模型。模型是否强大到能抵御对抗性攻击?在某些应用程序模型中必须是可解释和可理解的。

边缘系统的优势

企业可以通过将半结构化交互数据(网站交互日志、事件数据)和非结构化数据(电子邮件文本、在线评论文本)与结构化交易数据(ERP、CRM、订单管理系统)相结合来解锁强大的用例。从机器学习中释放业务价值的关键是拥有结合事务和交互数据的大型数据集。随着规模的扩大,数据通常需要在云端或大型内部部署集群中进行处理。将笔记本电脑添加到混合部署中会在整个流程中造成瓶颈,并导致延迟。

在过去的这些年,为了构建基础设施,数据社区专注于聚集和收集数据,并使用数据来改进决策。我们现在可以看到,对先进的分析和机器学习的兴趣在许多行业的垂直方领域上激增。

更智能的AI应用

最近,人们对人工智能和机器学习的兴趣激增,这是由于能够在大量结构化、非结构化和半结构化数据上快速处理和迭代(训练和调整机器学习模型)。几乎在所有情况下,机器学习都得益于在更大、更具代表性的样本集上进行训练。

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这些步骤中的每一步都存在可能导致延迟的瓶颈。例如,开发和生产环境之间的软件或软件包版本的不一致可能导致部署问题。在Windows或Mac环境中构建的代码在部署到Linux时肯定会中断。

3.模型:虽然现代的机器学习库使你更容易将模型与你的数据匹配,但仍然存在一些挑战

人工智能是一个计算密集型的过程,无论是在云端还是在本地计算机上,在边缘进行处理都无需集中进行。特别是视频监控摄像机,没有足够的带宽来通过网络基础设施传输视频数据以进行处理。全球一半以上人口密集的地区互联网速度低于8 mbps,这肯定无法处理新智能应用所需的数据水平。

但是,除少数大型企业外,大多数数据科学工作仍然在笔记本电脑或本地服务器上完成,导致流程低效,容易出错和延迟。在对于一些行业领先厂商如何将数据用于工作进行调查分析之后表明,“笔记本电脑的数据科学”将很快走上恐龙一样的消亡之路。这是由于其效率低下,不能很好地进行协作,也无法产生最佳效果。

1.提高决策的应用程序

边缘计算在视频监控市场中尤为重要,它使系统能够在任何带宽或延迟问题都会限制基于中央服务器系统有效性的情况下运行。同时,基于边缘的功能还降低了对信息隐私的担忧和对网络连接的依赖。

3.数据科学需要灵活的基础设施

好消息是机器学习社区意识到训练数据是一个主要的瓶颈。所以研究人员一直致力于那些让你从较少的训练数据开始或者允许你将一个问题中得到的知识用于另一个环境的研究。

云端提供了AI和深度学习应用所需的额外数据计算功能。单个Amazon 网络服务数据中心就拥有50,000到80,000台服务器。总而言之,据观察人士评估,亚马逊网络服务可能拥有300万到500万台服务器。而其它主要云服务商,如谷歌,微软,VMware,Citrix等,都增加到了数百万台服务器。

2.大数据胜过智能算法

要成为一个“机器学习公司”,你需要工具和流程来克服数据、工程和模型方面的挑战。公司刚刚开始在他们的产品中使用和部署机器学习。工具仍在不断完善,最佳实践才刚刚开始出现。

人工智能和深度学习在物理安全市场中的应用涵盖了从云计算到边缘计算的各个领域。各种硬件解决方案都能够把AI部署在不同级别的系统中,从云端到边缘设备,如安全摄像头。

4.中央存储库可提高数据准确性和模型可审计性

有些公司为生产机器学习模型提供工具,并在部署后监控它们。公司还在使用开源技术构建自己的部署和监控工具。如果你正在寻找一个用于模型部署和监控的开源工具,Clipper是加州大学伯克利分校的崛起实验室的一个新项目,它现在可以让你轻松地部署使用几个流行的机器学习库编写的模型。更重要的是,Clipper团队很快就添加了模型监控。(几家公司将在2018年3月的Strata Data San Jose,描述他们如何实现模型部署和监控)。

边缘计算还可以确保数据更加私密,而不是将数据留存在私有云或公共云中,甚至本地存储。 更高的计算能力和边缘嵌入式系统的效率为具有智能的物理安全设备铺平了道路,远远超出了业界现在使用的范围。

所有上述原因都会导致基于笔记本电脑的数据科学延迟实现价值。在笔记本电脑或本地服务器上工作的数据科学家的典型工作流程中,第一步是对数据进行采样,并手动将数据集下载到本地系统,或通过ODBC驱动程序连接到数据库。第二步是安装所有必需的软件工具和软件包,如RStudio、Jupyter Notebook、Anaconda发行版,机器学习库和语言版本,如R、Python和Java。

在这篇文章的剩余部分,我将讲解如何面对这些挑战。

从边缘到云端,整个系统的数据分布,任何一点都可以减轻压力。通过将AI算法配置到边缘设备中,仅仅提取和发送诸如视频图像中的人员或车辆之类的关键信息,将明显地提高传输效率并降低网络带宽,同时仍然能够保持高质量和准确性。

此外,对安全和隐私的担忧日益成为关注的焦点。企业数据流程需要符合数据隐私和安全法规。所有数据集的集中存储库不仅简化了数据的管理和治理,还确保了数据一致性和模型可审计性。

领先的公司让他们的数据科学家使用几个机器学习库。强迫你的数据科学家使用一两个“开发中的”库是很疯狂的。他们需要能够进行实验,这可能意味着让他们使用各种各样的库。

云端增加了AI功能

以下是数据科学家应该放弃笔记本电脑或本地服务器,并将其业务迁移到云端的五个充分的理由。

在这篇文章中,我分享了我去年9月在纽约Strata Data 公司发布的一篇演讲中的幻灯片和笔记,为大家提供一些对增强公司机器学习能力的建议。这些信息来自于在许多不同的问题领域中,应用机器学习的前沿的实践者、研究人员和企业家的对话。

从边缘到云端的数据分布

因此,毫不奇怪,人工智能机器学习操作的重要部分围绕数据物流展开,即数据集的收集、标记、分类和管理,反映了人们试图通过机器学习建模的现实世界。对于拥有大量数据用户的企业而言,数据物流已经很复杂。当数据集的多个本地副本分散在这些用户中时,问题才会变得更加严重。

随着模型被推向先进设备,我对最近在协作学习方面的工作感到兴奋。展望人工智能,在线学习和持续学习的工具将是必不可少的。

软件即服务模式为企业提供了改善深度学习的资源。使基于用云端系统来自不同客户的大数据,系统将变得更加精确、规模更大更容易扩展。所有数据汇聚到一起,用户之间便可以共享知识数据带来的利益。

在云端开始使用数据科学和机器学习的最快和最具成本效益的方法是使用基于云计算的数据科学和机器学习平台。至少在这个用例中,笔记本电脑的未来发展是有限的。

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算法和机器学习模型构成了企业高级分析和机器学习难题的一部分。数据科学家、数据工程师、机器学习工程师、数据分析师和公民数据科学家都需要在这些元素上进行协作,以便为业务决策提供数据驱动的见解。

在构建用于训练机器学习模型的标记数据集时,使用已访问的数据非常重要。随着新的数据源不断地出现在网络上,对大多数公司来说,数据集成是一项正在进行的工作——你目前对数据基础设施的投资甚至可以让你获得足够的数据来启动。你还可以使用公开的数据或你可以从第三方提供商购买的数据来丰富现有的数据集。

机器学习模型的预测仅与用于训练它们的数据一样准确和具有代表性。人工智能和机器学习的每一种表现都可以通过提供高质量的数据来实现。例如,提供转向指示的应用程序已存在数十年,但由于数据量较大,如今更加准确。

深度学习,一种已经成功应用于计算机视觉和语言问题的技术。大多数公司仍处于将深度学习应用于熟悉的数据类型(文本、时间序列、结构化数据)或使用它来替换现有模型(包括它们当前推荐系统)的早期阶段。我希望在接下来的几年里能看到许多有趣的,涉及到深层神经网络的案例研究,。

1.数据科学是一项团队运动

今年早些时候,我们观察到,公司开始在构建机器学习模型和监控他们的行为方面创造了一个新的角色。但是机器学习工程师的新角色真的是必要的吗?

在软件即服务模式中,大部分开销都会消失。云计算的基于使用情况的定价模型对于机器学习工作负载很有效,而机器学习工作负载在本质上是突发的。云计算还使探索不同的机器学习框架变得更容易,云计算供应商提供模型托管和部署选项。此外,包括Amazon Web Services、Microsoft Azure和Google Cloud在内的云计算服务提供商提供智能功能作为服务。这就减少了将这些功能集成到新产品或应用程序中的障碍。

4.可以帮助预测或防止欺诈或风险的应用程序

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透明度:随着机器学习变得越来越流行,用户对那些被最优化的计量机构的了解和发言权越来越感兴趣。

机器学习的研究正在飞速发展。公平地说,大多数公司都无法跟上研究人员发布的所有新技术和新工具。想象以下的实验:在接下来的五年里,进展会停滞不前(非常不可能,自我幽默一下)。我认为,有足够的工具可以让公司在很长一段时间里保持忙碌。

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随着关于深度学习的所有激动人心的一面,我们有时会忘记有很多有趣的,不依赖于神经网络的新数据应用。

为了成为一个机器学习公司,你需要工具和流程去克服数据、工程和模型方面的挑战。

那么,公司在做什么来让这种探索成为可能呢?大多数机器学习都需要标记数据,因此任何平台都从输入数据存储系统的强大数据管道开始,数据科学家和机器学习工程师可以访问这个数据存储系统。对于所有公司来说,数据集成是一项重要的、持续的练习。

摘要:随着机器学习受到的关注和应用越来越多,作为一个想成为机器学习的公司,该如何做呢?本文从不同的方面详细介绍了一个机器学习公司应当做哪些准备。

随着数据越来越重要,有一些初创公司和公司在探索数据交换。数据交换使组织可以在保护隐私和机密的同时共享一些数据。同时,也有一些类似的研究,致力于开发安全的机器学习算法。在消费者金融领域存在应用欺诈检测,例如,如果隐私和安全能够得到保证,那么在机密数据上共享学习可能是有价值的。

为了成为一个“机器学习公司”,当你开始构建模型时,首先你要熟悉你将要面对的关键障碍是什么。如果你咨询主要的从业者,通常会有三件事:

作者介绍:Ben Lorica是O'Reilly Media的首席数据科学家,同时也是Strata Data 会议和O'Reilly Artificial Intelligence 会议的项目负责人。

2.改进商业运营的应用程序

3.产生收入的应用程序

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尽管近年来这一领域取得了很大进展,但研究人员和理论家们仍不清楚这一点。我们仍然处在一个“试错”的时代。深度学习可能减少了对人工特征工程的需求,但是仍然有很多决策倾向于建立一个DNN(包括网络架构和许多超参数的选择)。

与其他技术或方法一样,一个成功的机器学习项目从确定正确的用例开始。例如,机器学习推荐和减少客户流失的应用有很多,但对于应用程序来说,一个有用的分类有如下几点:

我们可以把模型构建看作是探索机器学习算法的空间。企业需要能够以一种有原则和高效的方式进行探索。这意味着维护可重复的管道,从实验中节省元数据,协作工具,并利用最近的研究成果。

公司还允许数据科学家共享特征和生成这些特征的数据管道。让你了解特性的相对重要性:让公司告诉你他们使用的是什么算法通常会容易得多;而要让他们描述什么对他们的模型是最重要的,则困难得多。

2.工程:你如何使用一个原型并生产它?在部署到生产环境之后,如何监视模型?

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