为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时，必须考虑各种因素。这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面，我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题:
机器学习(ML)通常需要使用广泛的数据集、数据预处理步骤和算法逻辑进行实验，以构建最优指标的模型。模型构建成功后，还需要将其部署到生产系统，监控其效果和性能，并根据新数据不断对其进行重新训练和迭代模型工作，如下：1
今天我们推出了TensorFlow数据验证(TensorFlow Data Validation, TFDV)，这是一个可帮助开发人员理解、验证和监控大规模机器学习数据的开源库。学术界和工业界都非常关注机器学习算法及其性能，但如果输入数据是错误的，所有这些优化工作都白费。理解和验证数据对于少量数据来说似乎是一项微不足道的任务，因为它们可以手动检查。然而，在实践中，数据太大，难以手动检查，并且数据通常大块连续地到达，因此有必要自动化和规模化数据分析、验证和监视任务。
AI 科技评论按：TensorFlow 是目前最流行的深度学习库，它是 Google 开源的一款机器学习开发框架。Tensor 的意思是张量，代表 N 维数组；Flow 的意思是流，代表基于数据流图的计算。把 N 维数字从流图的一端流动到另一端的过程，就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程。
TensorFlow和PyTorch是两个最受欢迎的开源深度学习框架，这两个框架都为构建和训练深度学习模型提供了广泛的功能，并已被研发社区广泛采用。但是作为用户，我们一直想知道哪种框架最适合我们自己特定项目，所以在本文与其他文章的特性的对比不同，我们将以实际应用出发，从性能、可伸缩性和其他高级特性方面比较TensorFlow和PyTorch。
为了高效地读取数据，比较有帮助的一种做法是对数据进行序列化并将其存储在一组可线性读取的文件（每个文件 100-200MB）中。这尤其适用于通过网络进行流式传输的数据。这种做法对缓冲任何数据预处理也十分有用。TFRecord 格式是一种用于存储二进制记录序列的简单格式。图片1. 写入TFRecord图片特征数据feature_data = { 'name': 'xiaoming', 'age': 20, 'height': 172.8, 'scores': [[120,130,140]
作者：alieyu 腾讯VTeam技术团队高级工程师 导语 | 信息流产品的内容分发方式包括：推荐、投放、push、订阅等，其中的"推荐"是最为主流，也是大家最为熟知的分发方式。但，在实际的信息流产品中，通常是多种分发方式相辅相成，共同打造良好内容生态，共同提升用户体验。本文将以【投放】为主线，给出个人对内容分发场景的一些浅薄思考和理解。 本篇将对如何设计与实现投放系统展开讲解，关于投放系统上篇可点击查看：把用户当作女朋友，你真的知道她喜欢什么吗？（上） 投放系统架构 如前所述，投放是连接B侧作
在前面的推文中我们介绍了数据预处理的重要性以及演示了caret包中的数据预处理方法：
深度学习的加速上，除了对训练和推理过程的加速之外，还有对数据加载和预处理阶段的加速。这一阶段也尤为关键，因为数据处理 pipeline 的处理速度也影响着整体的流程效率。
代谢组学（Metabolomics）以生物体内所有代谢产物为研究对象，定性定量地研究代谢物与机体生理或病理变化之间的关系。近年来，时间序列代谢组学（J Biol Chem. 292: 19556-64, 2017）和多类别代谢组学（Science. 363: 644-9, 2019）备受关注，因而对这些研究中的复杂组学数据的统计分析已经成为领域内极富挑战的前沿方向。其中，对上述代谢组数据的预处理一直存在方法繁多、性能不一、缺乏评估等严重影响处理效能的关键问题（J Proteome Res. 13: 3114-20, 2014）。针对上述问题，浙江大学药学院朱峰教授课题组，在其开发的数据归一化工具NOREVA的基础上，构建了用于时间序列和多类别代谢组学数据预处理的新型服务系统（https://idrblab.org/noreva/）。该项研究工作于近期发表在《Nucleic Acids Research》杂志上（如下图），为代谢组学研究提供了新颖的解决方案。
数据预处理是数据挖掘的重要一环，要使挖掘方案挖掘出丰富的知识，就必须为它提供干净、准确、简洁的数据。然而实际应用系统中收集到的原始数据是“脏”的，不完全的、冗余的和模糊的，很少能直接满足数据挖掘算法的要求。在海量的实际数据中无意义的成分也很多，严重影响了数据挖掘算法的执行效率，其中的噪声干扰还会造成无效的归纳。预处理已经成为数据挖掘系统实现过程中的关键问题。
Scikit-learn是一个基于Python的机器学习工具包，旨在为用户提供简单而高效的工具来进行数据挖掘和数据分析。作为Python数据科学生态系统中最受欢迎的机器学习库之一，Scikit-learn提供了广泛的机器学习算法和工具，还包括数据预处理、特征选择、模型评估等功能。本文将详细介绍Scikit-learn库的特点、常见功能和应用场景，并通过具体案例演示其在Python数据分析中的具体应用。
摘要： 要进行自然语言处理相关工作，文本数据预处理是个必不可少的过程。本文将对文本数据预处理相关的内容进行归纳整理，主要包括以下4个方面内容：
本文为你分享Google产品经理关于机器学习工具的讲座概要。 最近，Google Brain员工，TensorFlow产品经理Zak Stone在硅谷创业者社群South Park Commons上做了个讲座，谈到了TensorFlow、XLA、Cloud TPU、TFX、TensorFlow Lite等各种新工具、新潮流如何塑造着机器学习的未来。同时，他还暗示了一些还未向公众披露的exciting的事儿。 讲座的题目叫“Tensor Flow, Cloud TPUs, and ML progress”，以
当我们在训练深度学习模型时，有时会遇到这样的错误消息：Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size。这个错误通常发生在使用PyTorch训练图像分类模型时，表示模型期望每个通道（channel）的输入数据不止一个值，但实际输入的大小却是torch.Size。
【新智元导读】 作者详细分析了Google通用机器学习平台和其实现过程。通过将上述组件集成到一个平台中，能够对组件进行标准化，简化平台配置，并将生产时间从数月缩短到数周，同时提供平台稳定性，最大程度地减少服务中断。 KDD2017上，谷歌发布了基于TensorFlow的可大规模扩展的产品级机器学习平台TFX。（论文地址：http://www.kdd.org/kdd2017/papers/view/tfx-a-tensorflow-based-production-scale-machine-learnin
大数据时代的到来带来了海量数据的处理和分析需求。在这个背景下，TensorFlow作为一种强大的深度学习框架，展现了其在大数据领域中的巨大潜力。本文将深入探索TensorFlow在大数据处理和分析中的应用，介绍其在数据预处理、模型构建、分布式训练和性能优化等方面的优势和特点。
Nuts-ml 是一个新的 Python 数据预处理库，专门针对视觉领域的 GPU 深度学习应用。 它以独立、可复用的单元模块的形式，提供主流数据预处理函数。前者便是“nuts-ml” 里的 “nuts”，开发者可自由将其排列组合，创建高效、可读性强、方便修改的数据流。 对于机器学习项目，数据预处理都是基础。相比实际的机器学习，开发者花在数据预处理上的时间往往还要更多。有的数据预处理任务只针对特定问题，但大多数，比如把数据分割为训练和测试组、给样本分层和创建 mini-batch 都是通用的。下面的
在人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）领域中，数据预处理是非常重要的一环。它是在将数据输入到模型之前对数据进行处理和清洗的过程。数据预处理可以提高模型的准确性、可靠性和可解释性。
es可以根据_id字符串切分，再聚合统计吗 比如：数据1、_id=C12345 数据2、_id=C12456 数据3、_id=C31268
小编邀请您，先思考： 1 数据预处理包括哪些内容？ 2 如何有效完成数据预处理？ 数据的质量和包含的有用信息量是决定一个机器学习算法能够学多好的关键因素。因此，我们在训练模型前评估和预处理数据就显得至关重要了。 数据预处理没有统一的标准，只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求，在对数据特性做了充分的理解之后，再选择相关的数据预处理技术，一般会用到多种预处理技术，而且对每种处理之后的效果做些分析对比，这里面经验的成分比较大。 一. 为什么要预处理数据 现实世界的数据总是或多或少存在各种各样的问题，
在封装之前，我们需要在同级目录下准备一个my_knn文件夹以及在文件夹下准备一个my_knn.py文件
王瀚宸 编译自 South Park Commons博客 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 最近，Google Brain员工，TensorFlow产品经理Zak Stone在硅谷创业者社群South Park Commons上做了个讲座，谈到了TensorFlow、XLA、Cloud TPU、TFX、TensorFlow Lite等各种新工具、新潮流如何塑造着机器学习的未来。同时，他还暗示了一些还未向公众披露的exciting的事儿。 讲座的题目叫“Tensor Flow, Cloud TPUs,
在语音情感识别中，我首先考虑的是语音的数据预处理，按照声音分类的做法，本人一开始使用的是声谱图和梅尔频谱。声谱图和梅尔频谱这两种数据预处理在声音分类中有着非常好的效果，具体的预处理方式如下，但是效果不佳，所以改成本项目使用的预处理方式，这个种预处理方式是使用多种处理方式合并在一起的。
随着我国经济的快速发展，上市公司的经营绩效成为了一个备受关注的话题。本文旨在探讨上市公司经营绩效的相关因素，并运用数据处理、图示、检验和分析等方法进行深入研究，帮助客户对我国45家上市公司的16项财务指标进行了因子分析与聚类分析。
Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。
BR-MLP是基于大数据BR-ODP的分布式数据挖掘平台,基于Hadoop和Spark技术，支持海量数据挖掘。提供数据源、数据预处理、特征工程、统计分析、机器学习……组件。
数据科学工程的目标是向那些仅对数据内在本质感兴趣的人展示这些数据的含义。要达到这个目标，数据科学家/机器学习工程师要遵循若干个步骤。对于更精确地建立机器学习模型来说，数据预处理（清洗，格式化，缩放，正规化）和多种图表的数据可视化是两个非常重要的步骤。
Google决定开源TensorFlow是为了让每个开发人员和研究人员都能方便地使用人工智能来解决多样化的现实问题。自开源以来，TensorFlow的下载次数超过了760万次，提交次数高达8万次，拉取请求13万余次，贡献者2400多名。
在应用XGBoost模型之前，特征工程和数据预处理是至关重要的步骤。良好的特征工程和数据预处理可以显著提高模型的性能。本教程将介绍在Python中使用XGBoost进行特征工程和数据预处理的中级教程，通过代码示例详细说明各种技术和方法。
作者：TurboNLP，腾讯 TEG 后台工程师 导语 NLP 任务（序列标注、分类、句子关系判断、生成式）训练时，通常使用机器学习框架 Pytorch 或 Tensorflow，在其之上定义模型以及自定义模型的数据预处理，这种方式很难做到模型沉淀、复用和共享，而对于模型上线同样也面临：上线难、延迟高、成本高等问题，TEG-AI 平台部-搜索业务中心从 2019 年底开始，前期经过大量调研，在 AllenNLP 基础上自研了推理及训练一体化工具 TurboNLP， 涵盖了训练框架 TurboNLP-
网上随手搜一下，就会发现对数据预处理的抱怨比比皆是。围绕数据预处理的关键词有两个——“重要”“难”。很多数据分析相关的图书和文章都这样介绍预处理：
深度学习 (DL) 已成为计算机科学中最具影响力的领域之一，直接影响着当今人类生活和社会。与历史上所有其他技术创新一样，深度学习也被用于一些违法的行为。Deepfakes 就是这样一种深度学习应用，在过去的几年里已经进行了数百项研究，发明和优化各种使用 AI 的 Deepfake 检测，本文主要就是讨论如何对 Deepfake 进行检测
第一，目标律：业务目标是所有数据解决方案的源头 它定义了数据挖掘的主题：数据挖掘关注解决业务业问题和实现业务目标。数据挖掘主要不是一种技术，而是一个过程，业务目标是它的的核心。 没有业务目标，没有数据挖掘(不管这种表述是否清楚)。因此这个准则也可以说成：数据挖掘是业务过程。 第二，知识律：业务知识是数据挖掘过程每一步的核心 这里定义了数据挖掘过程的一个关键特征。CRISP-DM的一种朴素的解读是业务知识仅仅作用于数据挖掘过程开始的目标的定义与最后的结果的实施，这将错过数据挖掘过程的一个关键属性
内容来源：2018 年 04 月 22 日，才云科技创始人兼CEO张鑫在“全球首发| Kubeflow Meetup 4.22 杭州场，开拓 AI 新视野”进行《从 Google TFX 到 Kubeflow：容器化交付敏捷 AI 平台》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在许多领域都有广泛的应用。其中，图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。
当涉及到自然语言处理（NLP）中的信息检索与文本挖掘时，我们进入了一个旨在从大量文本数据中发现有价值信息的领域。信息检索涉及从文本数据中检索相关信息，而文本挖掘则旨在自动发现文本中的模式、趋势和知识。
在阅读这篇文章前，我强烈建议你先读一下tidymodels入门篇：tidymodels用于机器学习的细节，首先对tidymodels有一个整体的认知。
为了帮助更多竞赛选手入门进阶比赛，通过数据竞赛提升理论实践能力和团队协作能力。DataFountain 和 Datawhale 联合邀请了数据挖掘，CV，NLP领域多位竞赛大咖，将从赛题理解、数据探索、数据预处理、特征工程、模型建立与参数调优、模型融合六个方面完整解析数据竞赛知识体系，帮助竞赛选手从0到1入门和进阶竞赛。
SPSS软件是一款功能强大的数据分析软件，它可用于数据预处理、描述性统计分析、探索性因子分析、多元回归分析和非参数检验方法等。对于研究人员来说，掌握SPSS软件能力，不仅可以提高研究效率和质量，还能够为学术研究和商业决策提供更加精准的分析结果。
在机器学习模型的训练过程中，我们经常会遇到一个问题，即模型的训练损失（loss）在一定的迭代次数之后不再下降。这可能会导致模型无法达到更好的性能，甚至出现过拟合的情况。在本文中，我们将探讨训练loss不下降的常见原因以及解决方法。
飞桨框架2.0全新推出高层API，是对飞桨API的进一步封装与升级，提供了更加简洁易用的API，进一步提升了飞桨的易学易用性，并增强飞桨的功能。
社交网络中的好友推荐是使用图算法的一个经典应用场景。社交网络中的好友关系可以看作是一个图，其中用户是图的节点，好友关系是图的边。好友推荐的目标是根据用户已有的好友关系，推荐用户可能感兴趣的新好友。
自动化机器学习（AutoML）是一种通过自动化流程来构建、训练和部署机器学习模型的方法。XGBoost作为一种强大的机器学习算法，也可以用于AutoML。本教程将介绍如何在Python中使用XGBoost进行自动化机器学习，包括数据预处理、特征工程、模型选择和超参数调优等，并提供相应的代码示例。
语音识别是一项非常重要的技术，它可以将人类的语音转化为计算机可以理解的形式。深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在语音识别方面也有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习在语音识别方面的应用。
整个过程包括了数据预处理、模型学习、模型验证及模型预测。其中数据预处理包含了对数据的基本处理，包括特征抽取及缩放、特征选择、特征降维和特征抽样；我们将带有类标的原始数据划按照82原则分为训练数据集和测试集。使用训练数据集用于模型学习算法中学习出适合数据集的模型，再用测试数据集用于验证最终得到的模型，将模型得到的类标签和原始数据的类标签进行对比，得到分类的错误率或正确率。
近些年来，通过各种内容平台浏览视频或者是阅读文章的用户越来越多，而现有的推荐算法有时难以很好地建模用户的偏好，因此需要更准确的推荐系统模型。但已知的推荐系统（RS）的基准数据集要么是小规模的，要么是用户反馈形式非常有限。在这些数据集上评估的推荐系统模型往往缺乏实用性，难以为大规模真实场景应用提供足够的价值。
数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程。数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非 理论，在其过程的理解上不
MicrobiomeAnalyst 是一个方便易用的宏基因组数据分析网站，它可以使没有生物信息学研究背景的研究人员和临床医生通过可视化界面自由探索微生物组数据，包括数据预处理、统计分析、功能分析以及挖掘公共数据集。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
