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极具未来气息 瑞虎轿跑SUV概念车将亮相上海车展

2019-08-21 02:35 来源:搜狐

  极具未来气息 瑞虎轿跑SUV概念车将亮相上海车展

    “特朗普在短期之内做出让步的可能性很小,因为这会影响其兑现竞选承诺的形象。  刘鸿鹤安徽巢湖报道关键词:安徽巢湖百年银匠传统工艺传承

  北京1月16日电(记者王恩博)进入2018年,中国银行业强监管态势仍在继续,开年仅半个月左右,监管文件纷至沓来。很多考生、家长对于公开的高考政策和信息缺乏了解,或因条件所限无法全面了解,因此容易受到虚假大学的诱惑。

  他说,每位教授都有权看学生的私人数据,每名该校学生的隐私都可能被泄漏,“我们真正要做的是,搞清楚是谁准许教授有权利这样做”。国家移民管理局也同步要求全国边检机关加强现场科学合理调度,确保外国人出入境通关效率。

  博士以上高层次人才在莱芜市购买首套住房的,申请住房公积金贷款额度可提高到该市最高贷款额度的2倍。  在匡时拍卖官网关于《著色山水图》的介绍也证实了上述看法——“因为这张画作历史上就被归为王维名下,所以依据通行的习惯,我们将之定为(传)唐王维《著色山水图》,应该说是既考虑了这张画的实际情况,也是符合命名规范的”。

  【同期】(杨洛书年画传承人陈功)  【解说】2月10日,“杭州岳王庙中国年画王真迹展”在浙江杭州岳庙景区举办,本次展览的主要作品是中国年画王杨洛书的一批真品年画和明清绝版年画。

  6月12日,太原市政府召开新闻发布会,公布最新放宽人才户口迁入的政策,专科不超40周岁可直接落户。

  全国工业和信息化工作会议提出,要提升开放合作水平,在享受“中国制造2025”政策支持方面,依法给予外资企业同等待遇。中国电信此前表示,将于2019年进行5G试商用。

  ECR(EfficientConsumerResponse,高效消费者响应)是一种理念,通过供应链贸易伙伴之间的密切合作,提高供应链运作效率,降低企业成本,给消费者创造更多的价值,提供更好的服务。

  在北京、纽约、香港设立发稿中心。如果用2016年贵州省的GDP数值来比较就会发现,今日的贵州茅台市值相当于贵州2016年GDP的85%。

    中国联通网络建设部副总经理马红兵介绍,中国联通已向工信部提交了7个城市的试验申请,目前已完成上海和深圳的外场建设,已经完成华为、中兴、诺基亚的5G样机实验室验证和部分外场性能验证。

    对此,铁路专家也提出了相关建议的实施难处,即新干线的乘客太多,再加上车站内空间狭窄,执行起来相对困难。

  ”中国政法大学副教授朱巍在接受记者采访时表示,随着反腐败斗争压倒性态势已经形成,“办成事儿”几乎不可能,玩儿这个的大多数都在诈骗。中新社担负的职能主要是:对外新闻报道的国家级通讯社,世界华文媒体信息总汇,国际性通讯社。

  

  极具未来气息 瑞虎轿跑SUV概念车将亮相上海车展

 
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科技行者用Uber的方式管理机器学习模型

用Uber的方式管理机器学习模型

用Uber的方式管理机器学习模型

用Uber的方式管理机器学习模型

2019-08-21 15:55:06 科技行者
  • 分享文章到微信 临近春节,茅台、五粮液这些头部白酒销售都非常紧俏,基本处于供不应求的态势;二是茅台经销商囤货现象;三是消费者买涨不买跌的消费心理和人民日益增长的生活水平。

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每一天,Uber公司在全球700个城市规划出数百万次行程,而由此产生的关于交通、首选路线、预计到达/送货时间以及下车地点的信息,则让Uber得以为客户提供更加顺畅的乘车体验。

来源:科技行者 2019-08-21 15:55:06

关键字:Uber 机器学习

Uber公司是目前对数据依赖性最高的组织之一。

每一天,Uber公司在全球700个城市规划出数百万次行程,而由此产生的关于交通、首选路线、预计到达/送货时间以及下车地点的信息,则让Uber得以为客户提供更加顺畅的乘车体验。

用Uber的方式管理机器学习模型

通过访问来自出租车、驾驶员以及用户的丰富数据集,Uber一直在投资机器学习与人工智能技术以增强自身业务。优步AI实验室由ML研究人员以及众多从业者组成,他们负责将最先进的机器学习技术与优势成果转化为Uber的核心业务。从计算机视觉到会话型AI,再到识别与感知,Uber公司已经成功将ML与AI融入其共享出行平台当中。  

自2017年以来,Uber方面一直在分享与机器学习模型的构建、部署以及管理相关的最佳实践。他们使用的一系列内部工具与框架都建立在高人气开源项目基础之上,具体包括Spark、HDFS、Scikit-learn、NumPy、Pandas、TensorFlow以及XGBoost。  

下面,让我们进一步了解Uber公司在机器学习领域的成果。 

>>>Michelangelo——ML平台即服务  

Michelangelo 是一套机器学习平台,通过端到端系统对各个团队的工作流程与工具进行标准化。它的出现,使得整个公司的开发人员与数据科学家都能够轻松实现机器学习系统的大规模构建与操作。

Michelangelo构建于一系列开源组件之上,包括HDFS、Spark、Samza、Cassandra、MLLib、XGBoost以及TensorFlow。其利用Uber的数据与计算基础设施构建而成,提供的数据湖足以存储Uber的全部交易与记录数据,Kafka以中间人的形式汇集所有Uber服务记录——包括Samza流式计算引擎、托管Canssandra集群以及Uber的其它内部服务供应与部署工具等等。

Michelangelo主要负责实现典型机器学习工作流程中的以下六个阶段: 

1. 管理数据 

2. 训练模型 

3. 评估模型 

4. 部署模型 

5. 做出预测 

6. 监测预测  

这套平台拥有一个数据湖,可供模型在训练与推理期间进行访问。通过指预测与在线推理,应用程序将能够访问其集中数据存储。

Michelangelo为训练中的ML模型提供标准算法,个人开发者与团队也都可以轻松向该平台添加新的算法。在部署模型之前,其会根据各种指标及参数对模型的准确性做出评估。Michelangelo通过UI或API提供端到端的模型部署管理支持。其能够将所部署的每个模型用于在线及离线预测,或者作为与移动应用程序相集成的库。该平台会持续监测预测结果的准确性与速度,从而在必要时触发重新训练。

 Michelangelo的用户能够直接通过Web UI、REST API以及监控与报警工具处直接同该平台的组件进行交互。 

Uber公司通过PyML对Michelangelo项目进行了扩展,使得Python开发人员能够更轻松地完成模型训练与部署。PyML是一个用于处理Michelangelo流水线的高级API,使得团队能够独立于Michelangelo之外提供独立的自定义算法、框架、工具以及依赖项。  

虽然Uber方面并没有开源Michelangelo,但发布了相关说明文档,其中记录了关于实现可扩展机器学习流水线的设计思路与最佳实践。

>>>Horovod——用于TensorFlow的分布式深度学习框架 

Horovod 是一套利用GPU资源用于TensorFlow、Keras、PyTorch以及MXNet的分布式训练框架。Uber公司已经开源了Horovod并将其转交给LF AI——Linux基金会下辖的另一机构。顺带一提,LF AI主要关注人工智能、机器学习以及深度学习类项目的运营。 

通过将对代码内容的修改量控制在最低水平,Horovod优化了跨多GPU的模型训练方式,其支持目前各类高人气深度学习框架,包括TensorFlow、Keras、PyTorch以及Apache MXNet等。 

Uber方面还扩展了百度公司在多GPU上实现的分布式训练成果。百度最初的方案强调了将标准高性能计算技术引入深度学习这一基本想法。 

Horovod还与英伟达集合通信库(NCCL)相集成,用以支持跨多个GPU与多台机器的深度学习模型分布式训练。Horovod公开的API能够与各类主流深度学习框架共同配合使用。 

Uber的Horovod项目目前以开源形式通过Github 公开交付。 

>>>Ludwig——无代码深度学习工具箱 

Ludwig 是Uber旗下最有趣的机器学习项目。这是一套开源深度学习工具箱,以TensorFlow为基础构建而成,允许用户有无需编写代码的前提下实现深度学习模型的训练与测试。 

Ludwig是一套AutoML平台,其提供一组模型架构集合;用户可以将这些架构组合起来,从而为特定用例创建端到端模型。该工具箱要求将数据集格式化为一个逗号分隔值(CSV)文件,外加一个用于对特征、标签以及训练参数进行描述的YAML文件。Ludwig还提供一个简单的Python API,允许开发人员借此实现模型的训练或加载,以及获取关于新数据的预测结果。 

该工具箱支持文本分类、机器翻译、情绪分析、图像分类、图像字幕用例以及其它多种场景。 

Ludwig在构建之初即考虑到可扩展性原则,基于数据类型抽象,能够轻松添加对新数据类型以及新模型架构的支持。从业者可以利用它快速训练并测试深度学习模型,允许研究人员通过强大的基准进行性能比较,并提供实验设置选项以通过执行标准数据预处理及可视化确保可比较性。 

Ludwig开源项目已经在 Github上公开发布。 

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