打造机器学习的基础架构平台_北京光环大数据人工智能培训
机器学习入门指南_北京光环大数据培训
机器学习入门指南_北京光环大数据培训机器学习是一种概念。
对于待解问题，你无需针对这个问题编写任何专门的代码，泛型算法（Generic Algorithms）能够在输入的数据集上为你得出相应的答案。
泛型算法是指，不用编码，而是将数据输入，它将在数据之上建立起它自己的逻辑。
译者注：泛型，即没有特定类型，泛型算法是一种对很多不同问题都适用的算法，也叫作通用算法。
如果你现在还对这个概念一知半解没关系，相信你读过这篇文章之后会对“泛型算法”有一个更深入的理解。
举个例子，有一类算法称为分类算法，它可以将数据划分为不同的组别。
一个用来识别手写数字的分类算法，不用修改一行代码，就可以把这个算法用来将电子邮件分为垃圾邮件和普通邮件。
算法没变，但是输入的训练数据变了，因此它得出了不同的分类逻辑。
机器学习算法是个黑盒，可以重用来解决很多不同的分类问题。
“机器学习”是一个涵盖性术语，覆盖了大量类似的泛型算法。
两类机器学习算法你可以认为机器学习算法分为两大类：监督式学习（Supervised Learning）和非监督式学习（Unsupervised Learning）。
两者区别很简单，但却非常重要。
监督式学习假设你是一名房地产经纪人，生意越做越大，因此你雇了一批新员工来帮你。
但是问题来了——你可以看一眼房子就知道它到底值多少钱，新员工没有经验，不知道如何估价。
为了帮助你的新员工（也许就是为了给自己放个假嘻嘻），你决定写个小软件，可以根据房屋大小、地段以及类似房屋的成交价等因素来评估一间房屋的价格。
你把3个月来城里每笔房屋交易都写了下来，每一单你都记录了一长串的细节——卧室数量、房屋大小、地段等等。
但最重要的是，你写下了最终的成交价：这是我们的“训练数据”我们要利用这些训练数据来编写一个程序来估算该地区其他房屋的价值：这就称为监督式学习。
你已经知道每一栋房屋的售价，换句话说，你知道问题的答案，并可以反向找出解题的逻辑。
为了编写软件，你将包含每一套房产的训练数据输入你的机器学习算法。
人工智能培训就业前景好吗？人工智能三年国家战略公布_光环大数据培训
人工智能培训就业前景好吗？人工智能三年国家战略公布_光环大数据培训国家工业和信息化部突然又砸下一重磅人工智能红头文件！文件宣布在接下来的2018-2020这三年内，国家要重点推动人工智能和实体经济深度融合，推进人工智能技术产业化、集成应用，并且点名重点应用智能网联汽车、服务机器人、AI医疗影像等八大类人工智能产品；重点突破包括AI芯片在内的三大核心人工智能技术；同时完善5G、算法训练数据库等人工智能配套体系，为2020年我国人工智能行业发展的方方面面都制订了详尽的宏伟蓝图！此外，文件还鼓励地方政府加大投入，培育一批人工智能领军企业、建设人工智能产业集聚区，并引导多方资本参与人工智能产业发展，推进职业学校培养急需的技能型人才。
这份名为《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》(以下简称《行动计划》)是继今年7月国务院发布2万字《新一代人工智能发展规划》后，我国又一次砸下一专门针对于人工智能行业发展的重磅文件，同时也是为了更好地落实后者“三步走”规划中的真的第一步，把握未来三年发展节奏而制订的详细计划——所有目标都带有“到2020年，实现xxxx”这类非常具体、详尽、可执行的计划细节。
智东西在此对文件的各个重点内容加以精摘导读，文后将附上全文。
重点发展八大人工智能产品“当前，我国人工智能产业发展势头良好、空间巨大。
”在来自工业和信息化部的新闻稿件中，这样一句描述的确再中肯不过。
我国2017年的人工智能产业真可谓风起云涌，好不热闹：不仅在资本市场中频频爆出融资数亿、数十亿的“独角兽”企业，而且从安防到金融、从农耕到互联网，各行各业的大中小企业都在积极参与人工智能这一技术大潮当中。
在本次的《行动计划》中指出，在2018-2020这未来三年里，我们要点名重点发展八大类智能产品的规模化发展，并在2020年达到带有数据标准的行业发展节点。
1)智能网联汽车发展从平台到芯片、从自动驾驶系统到车辆智能算法的智能网联汽车软硬件一体化平台。
人工智能的未来将取决于先天还是后天_光环大数据人工智能培训
人工智能的未来将取决于先天还是后天_光环大数据人工智能培训光环大数据人工智能培训了解到，一个用于自动驾驶的人工智能程序也许需要在虚拟环境中几万次的尝试才能学会如何不会撞上树。
而出生不久的小山羊就可以学会在陡峭的悬崖上攀爬，而不需要付出无数次尝试的代价，同样3岁的小孩也知道如何爬上椅子而不用上万次的尝试学习。
今天的人工智能在强大计算资源和巨量数据的帮助下正一点点的拼凑起来。
但是人类和动物似乎不需要这一复杂的过程，似乎与生俱来的拥有对世界的直觉概念，明白物体、地点以及一系列事物的相关性，这使得他们可以迅速的认识周遭的世界。
这给科学界抛出了一个“先天自然vs.后天习得”的疑问：AI是否需要建立在于人类和动物一样与生俱来内置认知上来达到相同的智能水平呢？近日，在纽约大学智能、人脑和认知中心举办的活动上，人工智能和心理学领域的两位顶级权威研究者——YannLeCun和GaryMarcus在就这一问题展开了针锋相对的辩论。
纽约大学计算机专家（Facebook人工智能研究院主任）YannLecun说：“无论使用结构化或者学习的手段，我们现有的AI技术都无法建立对世界的表示，与在人类和动物身上观测的结果相比还有遥远的距离”。
LeCun作为利用深度学习在AI领域进行探索的先驱，成功的帮助科技巨头们实现了一系列的服务自动化，包括Facebook的人脸搜索过滤系统和Google翻译的中英文互译系统。
这些结果证明AI可以再不需要与生俱来认知机制的情况获得良好的表现。
深度学习则是利用算法在海量数据的驱动下逐渐的识别出一些特定的模式。
例如Facebook、Google和Microsoft等巨头利用强大的计算资源实现的一系列图像识别算法就是其中的代表。
大家都认为以深度学习目前的水平离人类或者动物还有很遥远的距离，但LeCun认为无需人类参与的非监督学习能推动通用人工智能的发展。
他指出今天AI的成功不是建立在对真实世界的假设或结构化概念上的，并认为AI系统应该尽可能的避免结构化认知的参与。
大数据+机器学习将成为大部分企业的标配_光环大数据AI智客计划送2000助学金
大数据+机器学习将成为大部分企业的标配_光环大数据AI智客计划送2000助学金光环大数据的大数据培训班，是国内知名的培训机构，聘请专业名师面对面授课，学员毕业后举行专场招聘会，与知名企业合作、输送人才！真正的高薪就业培训机构！大数据+机器学习将成为大部分企业的标配 - 深圳大数据培训机构SoftServe 是全球抢先的技能解决计划供给商，依据其发布的研讨陈述闪现，62% 的大中型公司希望在未来的两年内能将机器学习用于商业剖析。
大数据剖析技能虽然相对较新，依然有 86% 的公司运用了大数据体系。
此外，大中型公司以为大数据剖析是有必要的，并且承受依据大数据剖析的新技能。
查询目标被问到，与传统体系比较，他们看到的大数据中的最大时机是什么？62% 的人赞同实时剖析隐藏着当下最大的时机。
Facebook 宣告了 15 亿个人工智能署理计划后，曩昔的一年中人工智能一向占有着人们的想象力。
一家荷兰财团用机器学习技能制作了一张「新伦勃朗」画像。
可是另一个让人惊叹的或许是企业现已在认真地看待大数据的机器学习。
这个开展意味着，企业怎么了解运用和树立新的大数据技能发生有价值的商业见地的优势。
「不久前，我们还造访了多家企业并解说了为什么他们应该了解大数据。
2016年的今日，在 63%的安排看来，大数据剖析对坚持竞赛力现已是有必要的，」SoftServe 的技能效劳副总 Serge Haziyev解说。
「本次查询闪现，机器学习的重要性十分杰出，这是十分令人鼓舞的。
我发现，采取举动并运用机器学习技能的企业较早地取得了优点—这是行进的一大步，由于它供给了规范的见地，使企业不只了解客户正在做什么，还了解他们为什么这么做。
」研讨闪现金融效劳安排比其他职业愈加注严重数据剖析，他们是新技能的前期运用者。
在这些安排中，67% 以为大数据剖析是坚持竞赛的必需品，68% 希望在未来的两年内涵大数据剖析顶用上机器学习。
制作业紧随其后，在他们中，有60% 的安排认可大数据剖析是必备品，62% 的安排计划运用机器学习。
分布计算 大数据机器学习系统研究进展_北京光环大数据培训
分布计算大数据机器学习系统研究进展_北京光环大数据培训要实现高效的大数据机器学习，需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。
研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。
近年来，大数据浪潮的兴起，推动了大数据机器学习的迅猛发展，使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。
介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统；在此基础上，进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus（大章鱼）。
关键词：大数据；机器学习；分布并行计算；大数据处理平台1 大数据机器学习系统研究背景近年来，大数据技术在全球发展迅猛，掀起了巨大的研究热潮，引起全球业界、学术界和各国政府的高度关注。
随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用数据呈爆炸性增长。
动辄达到数百TB甚至数PB规模的行业/企业大数据已经远远超出了传统计算技术和信息系统的处理能力。
与此同时，大数据往往隐含着很多在小数据量时不具备的深度知识和价值，大数据智能化分析挖掘将为行业/企业带来巨大的商业价值，实现多种高附加值的增值服务，从而提升行业/企业生产管理决策水平和经济效益。
大数据分析挖掘处理主要分为简单分析和智能化复杂分析两大类。
简单分析主要采用类似于传统数据库OLAP的处理技术和方法，用SQL完成各种常规的查询统计分析；而大数据的深度价值仅通过简单分析是难以发现的，通常需要使用基于机器学习和数据挖掘的智能化复杂分析才能实现。
机器学习和数据分析是将大数据转换成有用知识的关键技术，并且有研究表明，在很多情况下，处理的数据规模越大，机器学习模型的效果会越好[1~3]。
目前，国内外业界和学术界专家普遍认同的观点是，越来越多的海量数据资源加上越来越强大的计算能力，已经成为推动大数据时代人工智能技术和应用发展的动力，将基于大数据的机器学习和人工智能推上了新一轮发展浪潮，让大数据机器学习（bigdata machine learning）成为全球业界和学术界高度关注的热点研究领域。
机器学习测试题_北京光环大数据培训
机器学习测试题_北京光环大数据培训人工智能一直助力着科技发展，新兴的机器学习正推动着各领域的进步。
如今，机器学习的方法已经无处不在—从手机上的语音助手到商业网站的推荐系统，机器学习正以不容忽视的速度闯入我们的生活。
以下测试题可以粗略的检测你对机器学习的了解和掌握程度。
有对机器学习有兴趣的小伙伴可自行测试。
1.以下哪一种方法最适合在n（n>1）维空间中做异常点检测。
A 正态分布图B 盒图C 马氏距离D 散点图答案：C马氏距离是是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的多元计量方法，以卡方分布为基础，表示数据的协方差距离。
与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是关联的)。
因此马氏距离常用于多元异常值检测。
2. 逻辑回归与多元回归分析有哪些不同？A. 逻辑回归预测某事件发生的概率B. 逻辑回归有较高的拟合效果C. 逻辑回归回归系数的评估D. 以上全选答案：D逻辑回归是用于分类问题，我们能计算出一个事件/样本的概率；一般来说，逻辑回归对测试数据有着较好的拟合效果；建立逻辑回归模型后，我们可以观察回归系数类标签(正类和负类)与独立变量的的关系。
3 bootstrap 数据的含义是：A. 有放回的从整体M中抽样m个特征B. 无放回的从整体M中抽样m个特征C. 有放回的从整体N中抽样n个样本D. 无放回的从整体N中抽样n个样本答案：C如果我们没有足够的数据来训练我们的算法，我们应该通过重复随机采样增加训练集合的大小4.”过拟合是有监督学习的挑战，而不是无监督学习”以上说法是否正确：A. 正确B. 错误答案：B我们可以评估无监督学习方法通过无监督学习的指标，如：我们可以评估聚类模型通过调整兰德系数5.下列表述中，在k-fold交叉验证中关于选择K说法正确的是：A. 较大的K并不总是好的，选择较大的K可能需要较长的时间来评估你的结果B. 相对于期望误差来说，选择较大的K会导致低偏差（因为训练folds会变得与整个数据集相似）C. 在交叉验证中通过最小化方差法来选择K值D. 以上都正确答案：D较大的K意味着更小的偏差（因为训练folds的大小接近整个dataset）和更多的运行时间（极限情况是：留一交叉验证）。
光环大数据培训_ Palantir之核心技术探秘
光环大数据培训_Palantir之核心技术探秘1.Palantir源起：B2B大数据和企业级Google。
Palantir(中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír)被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球估值排名第四的初创公司。
它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局(FBI)、美国中央情报局(CIA)、美国国家安全局(NSA)、美国军队和各级反恐机构，当然还有如JPMorgan这样的华尔街金融大鳄等等。
关于Palantir的传奇故事很多，CIA通过他家的大数据技术追踪到本拉登;创始人Alex Karp师从德国的Jürgen Habermas(研究西方马克思主义)获得哲学博士，热衷中国气功和太极;帮多家银行揭露旁氏骗局挽回数十亿损失，帮助摩根大通解决欺诈交易和黑客攻击问题，每年节约数亿美元;公司创始人和投资人(号称“硅谷黑帮”)由海军陆战队员随时保护以防不测;产品只卖美国及其盟友国;与棱镜门有说不清楚的关系等…这些花边新闻不是本文的关注点，本文重点从大数据技术角度来揭密Palantir的B2B大数据王国。
如果说谷歌是互联网大数据的霸主(我在前文《从Tensorflow看谷歌的云端人工智能战略》有详细解读)，那么Palantir的目标就是未来企业级大数据霸主，做企业和政府领域的Google。
为什么这样讲?从技术角度来分析，这是大数据发展的必然趋势，互联网上的数据多半是UGC用户产生内容，或是如电商平台这种某细分领域的独立生态数据，而真正的大数据金矿还在众多大型企业和政府机构的服务器集群中沉睡。
比如一个国家的情报部门和各部、各局信息中心，无不是掌握着成千上万关键领域的大数据，包括各种业务数据、监控数据、DNA样本、语音视频图片、地图时空数据等(当然前提是信息化程度及其发达，就像我们的税务系统一样，而不是房产登记系统)，面对如此海量、多源、异构而且高关联性、复杂性、动态性大数据，如果没有快速的大数据分析技术和工具支持，那只能是望数兴叹。
研发 AiXpert人工智能服务引擎_光环大数据培训
研发 AiXpert人工智能服务引擎_光环大数据培训光环大数据培训机构了解到，利用AI提升企业运营的时间和经济效益已经是不可逆转的趋势。
但对于大多数中小企业来说，缺少人才就成了最大的落地难题。
为了帮助更多企业应用人工智能，“机器学习教父” Yoshua Bengio在加拿大成立了一家名为Element AI的公司，今年6月获得来自Data Collective、Microsoft Ventures、Intel Corp. 和 Nvidia Corp.等资方的1.02亿美元A轮投资。
我们近期接触的初创公司华瑞新智，则希望像Element AI一样，帮企业应用AI技术。
华瑞新智开发了一套名为 AiXpert （AI Expert）的人工智能服务引擎，可以为企业提供一站式人工智能服务解决方案，帮助企业提高业务分析以及商业决策效率，降低时间以及企业人力成本。
这套人工智能的引擎，集成了数据挖掘、处理、分析的能力，包含82种可以任意组合的人工智能相关的算法模型。
企业只需要提交需求，团队帮助企业进行评估，给出解决方案帮助开发者将各种应用数据如文本、图像以及时空序列数据无缝转化为精准人工智能模型（如分类、预测以及推荐模型），并在后台进行算法模型组合，通过本地或远程的方式，嵌入到客户的应用系统中。
目前这套引擎已经开始3.0版本的研发，有望于近期发布。
这套引擎系统源于团队在2014年开始的研发和相关实践。
读博期间，创始人庄浩的一项研发工作就是利用社交网络数据中的图片以及文字，做人物画像分析、情感分析、社群分析以及意见挖掘。
这项研究成果后来被雀巢、宝马付费使用。
团队认为，类似这样的服务更适合大公司，中小企业组建人工智能团队或者高价购买这样的服务都不现实，看重了这个空白市场，团队因此想到要研发一套通用的工具，让非专家用户也能使用AI服务。
目前这套系统最擅长的是智能产品调研分析，此前在雀巢、宝马等客户进行过验证。
团队告诉36氪，大部分数据都可以归类到文本信息、图像信息、时空序列数据，企业的大部分问题也都可以转化成分类、预测以及推荐模型等问题，因此具有可拓展性。
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打造机器学习的基础架构平台_北京光环大数据人工智能培训
基础架构（Infrastructure）相比于大数据、云计算、深度学习，并不是一个很火的概念，甚至很多程序员就业开始就在用 MySQL、Django、Spring、Hadoop 来开发业务逻辑，而没有真正参与过基础架构项目的开发。
在机器学习领域也是类似的，借助开源的 Caffe、TensorFlow 或者 AWS、Google CloudML 就可以实现诸多业务应用，但框架或平台可能因行业的发展而流行或者衰退，而追求高可用、高性能、灵活易用的基础架构却几乎是永恒不变的。
Google 的王咏刚老师在《为什么 AI 工程师要懂一点架构》提到，研究院并不能只懂算法，算法实现不等于问题解决，问题解决不等于现场问题解决，架构知识是工程师进行高效团队协作的共同语言。
Google 依靠强大的基础架构能力让 AI 研究领先于业界，工业界的发展也让深度学习、Auto Machine Learning 成为可能，未来将有更多人关注底层的架构与设计。
因此，今天的主题就是介绍机器学习的基础架构，包括以下的几个方面：
基础架构的分层设计；
机器学习的数值计算；
TensorFlow 的重新实现；
分布式机器学习平台的设计。
第一部分，基础架构的分层设计
大家想象一下，如果我们在 AWS 上使用编写一个 TensorFlow 应用，究竟经过了多少层应用抽象？首先，物理服务器和网络宽带就不必说了，通过 TCP/IP 等协议的抽象，我们直接在 AWS 虚拟机上操作就和本地操作没有区别。
其次，
操作系统和编程语言的抽象，让我们可以不感知底层内存物理地址和读写磁盘的System call，而只需要遵循 Python 规范编写代码即可。
然后，我们使用了TensorFlow 计算库，实际上我们只需调用最上层的 Python API，底层是经过了Protobuf 序列化和 swig 进行跨语言调研，然后通过 gRPC 或者 RDMA 进行通信，而最底层这是调用 Eigen 或者 CUDA 库进行矩阵运算。
因此，为了实现软件间的解耦和抽象，系统架构常常采用分层架构，通过分层来屏蔽底层实现细节，而每一个底层都相当于上层应用的基础架构。
那么我们如何在一个分层的世界中夹缝生存？
有人可能认为，既然有人实现了操作系统和编程语言，那么我们还需要关注底层的实现细节吗？这个问题没有标准答案，不同的人在不同的时期会有不同的感受，下面我举两个例子。
在《为了 1% 情形，牺牲 99% 情形下的性能：蜗牛般的 Python 深拷贝》这篇文章中，作者介绍了 Python 标准库中 copy.deep_copy() 的实现，1% 的情况是指在深拷贝时对象内部有可能存在引用自身的对象，因此需要在拷贝时记录所有拷贝过的对象信息，而 99% 的场景下对象并不会直接应用自身，为了兼容 100% 的情况这个库损失了 6 倍以上的性能。
在深入了解 Python 源码后，我们可以通过实现深拷贝算法来解决上述性能问题，从而优化我们的业务逻辑。
另一个例子是阿里的杨军老师在 Strata Data Conference 分享的《Pluto: 一款分布式异构深度学习框架》，里面介绍到基于TensorFlow 的control_dependencies 来实现冷热数据在 GPU 显存上的置入置出，从而在用户几乎不感知的情况下极大降低了显存的使用量。
了解源码的人可能发现了，TensorFlow 的 Dynamic computation graph，也就是 tensorflow/fold 项目，也是基于 control_dependencies 实现的，能在声明式机器学习框架中实现动态
计算图也是不太容易。
这两种实现都不存在 TensorFlow 的官方文档中，只有对源码有足够深入的了解才可能在功能和性能上有巨大的突破，因此如果你是企业内 TensorFlow 框架的基础架构维护者，突破 TensorFlow 的 Python API 抽象层是非常有必要的。
大家在应用机器学习时，不知不觉已经使用了很多基础架构的抽象，其中最重要的莫过于机器学习算法本身的实现，接下来我们将突破抽象，深入了解底层的实现原理。
为什么大家选择光环大数据！
大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
讲师团及时掌握时代的技术，将时新的技能融入教学中，让学生所学知识顺应时代所需。
通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生较快的掌握技能知识，帮助莘莘学子实现就业梦想。
光环大数据启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。
光环大数据专注国内大数据和人工智能培训，将在人工智能和大数据领域深度合作。
未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的人才。
参加“AI智客计划”，享2000元助学金！
【报名方式、详情咨询】
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手机报名链接：http:// /mobile/。