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从开发人员实验到生产机器学习MVP的路径

将机器学习(ML)实验从笔记本电脑或数据科学实验室进行到生产的过程并不是很多人都有过的经验。数据科学家们经常肩负着这项艰巨的任务,因为他们了解机器学习算法,而且很可能是他们首先提出的。 这篇文章描述了如何开始一个成功的生产机器学习业务生命周期(MLOps),通过在生产服务中从一个有前景的ML实验转移到相同算法的最小可行性产品(MVP)。

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SLS机器学习最佳实战:批量时序异常检测

如何快速的批量对监控系统中的多时序数据进行异常检测,如何对批量检测的结果进行快速的进行异常模式过滤? 阿里云日志服务平台,可以让您通过简单的SQL就可以对上千条时序数据进行异常检测,同时快速的针对指定异常模式进行过滤,缩短用户对异常的排查时间。

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5块钱低成本阿里云大数据生态协同过滤推荐系统实战

前情提要 人工智能千千万,没法落地都白干。自从上次老司机用神经网络训练了热狗识别模型以后,群众们表示想看一波更加接地气,最好是那种能10分钟上手,一辈子受用的模型。这次,我们就通过某著名电商公司的公开数据集,在阿里云大数据生态之下快速构建一个基于协同过滤的推荐系统! 推荐系统大家都不陌生,早就已经和大家的生活息息相关。

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当SAP云平台account的service Marke place里找不到Machine Learning服务该怎么办

问题症状:我在CloudFoundry环境的Service Market place里根本找不到Leonardo ML foundation这组服务。 解决方案: 进入global Account->Entitlements->Subaccount Assignments, 点击Configur...

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部署在SAP Cloud Platform CloudFoundry环境的应用如何消费SAP Leonardo机器学习API

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如何在Web应用里消费SAP Leonardo的机器学习API

去年5月的时候,Jerry曾经写了一篇文章:使用Java程序消费SAP Leonardo的机器学习API,而最近另外做的一个项目, 需要在Web应用里做同样的事情。 因为有了前一篇文章的铺垫,避免了很多重复的工作量。

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像Google一样构建机器学习系统 - 在阿里云上搭建Kubeflow Pipelines

谈到机器学习工作流平台,Google的工程经验非常丰富,它的TensorFlow Extended机器学习平台支撑了Google的搜索,翻译,视频等核心业务;更重要的是其对机器学习领域工程效率问题的理解深刻,

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Mars 是什么、能做什么、如何做的——记 Mars 在 PyCon China 2018 上的分享

最近,在 PyCon China 2018 的北京主会场、成都和杭州分会场都分享了我们最新的工作 Mars,基于矩阵的统一计算框架。本文会以文字的形式对 PyCon 中国上的分享再进行一次阐述。 听到 Mars,很多第一次听说的同学都会灵魂三问:Mars 是什么,能做什么,怎么做的。

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大数据&人工智能的“淘宝平台”来了:突破围城,连接生态

概述 有人说人工智能&大数据领域是个围城,厚厚的技术门槛构成了这道城墙。懂技术的人在围城里面,懂技术的人不一定有足够的业务去施展技术。而很多有业务需求的的人被隔在围城外面,有业务需求的人又不一定有足够的技术能力。

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2019年6月值得一读的10本人工智能技术书籍!

当你困惑时,书给你启迪当你迷惘时,书给你指路。当你落寞时,书给你勇气。当你悲伤时,书给你欢愉。当你狂躁时,书给你冷静。当你成功时,书给你导航。我们整理出2019年6月值得一读的10本人工智能技术书籍,其中涉及AI、机器学习、深度学习等方面。书是人类进步的阶梯,与书为伴,成就自身!

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【数据科学老司机在线教学第二期】阿里云大数据生态协同过滤推荐系统实战

人工智能千千万,没法落地都白干。 自从上次老司机用神经网络训练了热狗识别模型以后,群众们表示想看一波更加接地气,最好是那种能10分钟上手,一辈子受用的模型。 这次,我们就通过某著名电商公司的公开数据集,在阿里云大数据生态之下快速构建一个基于协同过滤的推荐系统!

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机器学习中的大数据集

最近深度学习技术实现方面取得的突破表明,顶级算法和复杂的结构可以将类人的能力传授给执行特定任务的机器。但我们也会发现,大量的训练数据对深度学习模型的成功起着至关重要的作用。

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UI2CODE再进化!结合Redux的框架升级!

自从有了ui2code,妈妈再也不用担心我加班

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数据科学老司机在线开车系列: 如何自己训练一个热狗识别模型

前情提要 美剧《硅谷》大家想必都没怎么看过,大家可能都不知道人工智能识别热狗曾是硅谷最赚钱的技术之一。去年 HBO 发布了官方的 Not Hotdog 应用,支持 iOS 和 Android 平台,据说是用 TensorFlow、Keras 和 React Native 打造的,但是源码没有公开。

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PAI实现的深度学习网络可视化编辑功能-FastNeuralNetwork

在深度学习领域流传着这样一句话,“一张好的表示图,胜过一千个公式” 本文会介绍如何通过PAI-DSW中的FastNerualNetwork功能实现深度学习网络的可视化编辑。 神经网络最早诞生于生物领域,用来模仿生物大脑复杂的神经元构成,后来人类为了探索大脑是如何思考,通过一层一层的数学公式来模拟大脑分析事物的过程。

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【直播】机器学习就用PAI,带你一起现场训练热狗识别模型!

看过美剧《硅谷》的同学都知道人工智能识别热狗曾是硅谷最赚钱的技术之一。去年 HBO 发布了官方的 Not Hotdog 应用,支持 iOS 和 Android 平台,据说是用 TensorFlow、Keras 和 React Native 打造的,但是源码没有公开。

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脚把脚教你利用PAI训练出自己的CNN手写识别模型并部署为可用的服务

虽然已经 9102 年了,MNIST手写数据集也早已经被各路神仙玩出了各种花样,比如其中比较秀的有用MINST训练手写日语字体的。但是目前还是很少有整体的将训练完之后的结果部署为一个可使用的服务的。大多数还是停留在最终Print出一个Accuracy。

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利用PAI-DSW访问Github, 快速获取最新的学习资源

PAI-DSW(Data science workshop)是专门为数据科学探索者们准备的云端深度学习开发环境,用户可以登录 DSW 进行代码的开发并运行工作。目前 DSW 支持了Github下载,让我们可以更加便捷的访问上面的资源.

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像Google一样构建机器学习系统2 - 开发你的机器学习工作流

按照上篇文章搭建了一套Kubeflow Pipelines之后,我们一起小试牛刀,用一个真实的案例,学习如何开发一套基于Kubeflow Pipelines的机器学习工作流。 准备工作 机器学习工作流是一个任务驱动的流程,同时也是数据驱动的流程,这里涉及到数据的导入和准备,模型训练Checkpoint的导出评估,到最终模型的导出。

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