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。

TensorFlow 数据集和估算器介绍_光环大数据培训数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式。

估算器：一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。

估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型，不过，您也可以使用它们创建自己的自定义模型。

下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式。

结合使用这些估算器，可以轻松地创建 TensorFlow 模型和向模型提供数据：我们的示例模型为了探索这些功能，我们将构建一个模型并向您显示相关的代码段。

完整代码在这里，其中包括获取训练和测试文件的说明。

请注意，编写的代码旨在演示数据集和估算器的工作方式，并没有为了实现最大性能而进行优化。

经过训练的模型可以根据四个植物学特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度）对鸢尾花进行分类。

因此，在推理期间，您可以为这四个特征提供值，模型将预测花朵属于以下三个美丽变种之中的哪一个：从左到右依次为：山鸢尾（Radomil 摄影，CC BY-SA 3.0）、变色鸢尾（Dlanglois 摄影，CC BY-SA 3.0）和维吉尼亚鸢尾（Frank Mayfield 摄影，CC BY-SA 2.0）。

我们将使用下面的结构训练深度神经网络分类器。

所有输入和输出值都是float32，输出值的总和将等于 1（因为我们在预测属于每种鸢尾花的可能性）：例如，输出结果对山鸢尾来说可能是 0.05，对变色鸢尾是 0.9，对维吉尼亚鸢尾是 0.05，表示这种花有 90% 的可能性是变色鸢尾。

好了！我们现在已经定义模型，接下来看一看如何使用数据集和估算器训练模型和进行预测。

数据集介绍数据集是一种为 TensorFlow 模型创建输入管道的新方式。

使用此 API 的性能要比使用 feed_dict 或队列式管道的性能高得多，而且此 API 更简洁，使用起来更容易。

尽管数据集在 1.3 版本中仍位于 tf.contrib.data 中，但是我们预计会在 1.4 版本中将此 API 移动到核心中，所以，是时候尝试一下了。

人工智能培训课程大纲一、课程介绍本课程旨在帮助学员全面了解人工智能的基础理论和应用技术，培养学员具备人工智能领域的专业知识和技能。

通过系统学习，学员将掌握人工智能的核心概念、算法原理和实践应用，为未来在人工智能领域的发展打下坚实基础。

二、课程内容1. 人工智能概述- 人工智能发展历程- 人工智能的定义与范畴- 人工智能在各领域的应用2. 机器学习基础- 监督学习、无监督学习和强化学习- 分类、聚类和回归算法- 常用机器学习工具和框架介绍3. 深度学习原理- 神经网络基础- 深度学习模型与算法- 卷积神经网络和循环神经网络4. 自然语言处理- 语料预处理与特征提取- 词向量模型与文本分类- 机器翻译与问答系统5. 计算机视觉- 图像处理基础- 特征提取与目标检测- 图像分类与对象识别6. 强化学习- 强化学习基本概念- Q-learning和深度强化学习- 实例分析及应用场景7. 项目实践- 小组项目设计与实施- 实际案例分析与解决方案讨论- 人工智能项目展示与交流三、教学方式本课程采取理论教学与实践相结合的方式进行。

讲授内容结合案例分析和项目实践，通过实际操作让学员深入理解人工智能技术的应用场景和解决方法。

四、考核方式1. 课堂表现：包括出勤情况、参与讨论和作业完成情况等。

2. 课程项目：学员需完成并展示一个相关人工智能项目。

3. 期末考核：考核学员对课程内容的掌握程度及能力应用情况。

五、课程收获通过本课程的学习，学员将获得以下收获：1. 熟练掌握人工智能领域的基本理论和技术。

2. 具备独立分析和解决问题的能力。

3. 能够参与和实施人工智能项目，提升实践能力。

4. 加深对人工智能发展趋势和应用前景的认识。

六、目标学员本课程适合对人工智能技术感兴趣的学生和从业人员，无论是想深入了解人工智能理论知识，还是希望在人工智能领域有所作为。

参加学员需具备一定的编程基础和数学基础，具备良好的团队合作和沟通能力。

Grupo Bimbo Inventory Demand_光环大数据培训机构Problem Formulation Got Wrong一开始我觉得这是一个时间序列预测的问题，所以我首先想到的是HMM，给一个（客户，产品）的Tuple，对其历史数据做建模。

这样大概做了一周，我发觉意义不大，主要原因是有相当比例的客户每周是会引进新的产品的，并不是每个（客户，产品）都有足够的历史数据来支撑模型的估算。

我后来想想，我应该做一些Data Exploration的工作，尤其是在建模之前，不然就会吃很多亏，以为数据是什么样，而实际上并不是这样。

我后来想想应该把它设计成一个监督学习的问题，这样才能最大程度发挥数据的潜能。

这样做最为直接的办法是，用3-8周的数据为第9周做特征，得到的模型可以预测第10周（用4-9周的数据做特征），这样做了之后我在leaderboard 上的成绩很快就进入了前20%。

Validation Strategy Got Wrong但是很快我就发现这样做会碰到一个瓶颈：本地Cross Validation的结果明明提升了，但是在Leaderboard上的结果却没有。

仔细思考一番就会发现，原因在于我local validation的split （random split）和train/test split （split by time）是不一致的，这样在local validation得到的超参数在train/test split上并不是最优的。

想到这个层次后，我就调整了自己的validation strategy，用3-7周为第8周做特征，然后训练，类似的用第9周做validation，得到的超参数在第9周重新训练模型，在第10周也就是public leaderboard做test。

这样做了之后我很快就进入10%。

Feature Engineering验，这个时候怎么办呢？我点开Leaderboard（LB）上排名前20的人，一个人一个人的看他们以前都参加过什么比赛，在哪些比赛中表现的比较好，那些比赛他们用了什么方法。

大数据培训公司深度解密京东登月平台基础架构_光环大数据培训光环大数据大数据培训机构，近日，京东发布登月机器学习平台，并在京东云上线，正式对外提供人工智能服务。

登月机器学习平台的上线代表着京东人工智能技术从应用级服务到基础算法的全面对外开放，实践着京东RaaS（零售即服务）的发展策略。

今天我们邀请了AI与大数据部的工程师为大家深度解密京东登月平台基础架构。

从2016年9月开始，京东AI基础平台部基于Kubernetes和Docker构建机器学习平台的底层架构，后续逐步完善和优化了网络、GPU管理、存储、日志、监控、权限管理等功能。

目前集群管理的容器实例数量有5K+，至今已上线运行了20多个AI前向服务（50多个API），同时为后向训练提供支持，在618大促中表现高效稳定。

架构登月平台的基础架构以Docker+Kubernetes为中心，底层基础设施包括CPU、GPU、FPGA计算资源，IB、OPA高速互联网络以及多样化的文件系统，之上是机器学习框架和算法库，最上层是业务应用。

管理中心包括权限管理、任务管理、流程管理、监控中心、日志中心。

平台整体设计思想是Kubernetes调度一切，应具有以下特性（为了方便起见所有的inference类型的应用我们称为App，所有training类型的应用我们称为Job）：高可用、负载均衡。

大量的inference App运行在容器中，需要保证App能够稳定高效的对外提供服务。

应用打包与隔离。

研究人员、开发人员将自己的代码打包成image，方便的进行CI/CD，透明的将自己的App运行于平台中。

自动扩容/缩容，training/inference用同一批机器调度。

白天有许多活跃的用户，平台应该扩展更多inference App，而到了晚上，应该将更多的资源分配给training Job。

作为大数据调度平台。

平台不仅可以原生的调度Tensorflow/Caffe/XGBoost/MXNet等机器学习、深度学习工具包，也应该将Hadoop/Spark系列的大数据生态系统调度在Kubernetes中。

人工智能时代人工智能的鼻祖指明AI的创业方向_光环大数据人工智能培训光环大数据作为国内知名的人工智能培训的机构，只聘请专大数据领域尖端技能的精英讲师，确保教学的整体质量与教学水准，全面提升学员技术能力，毕业后就能高薪就业！在刚刚的MIT达沃斯论坛上，DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman表示，Alpha zero 之出现自我学习、自我进化，短时间打败Alpha Go，它建立在以下三个基础上1、规则清晰：围棋规则是清晰的，没有任何不确定性2、奖励清晰：奖励系统清晰，围棋走到那一步就是赢了，结果导向清晰简单3、无变数：没有任何不确定性但是真实的世界比游戏复杂很多，对于普通创业者来说，现阶段能够发力的还是人工智能应用的垂直行业回顾下中国几次大的生产力发展，就会明白为什么下一代生产力会是人工智能领域第一次生产力—国内外线下渠道市场1978年改革开放以来，国内消费市场几乎处于空白，只要能生产就有消费者，供不应求，宗庆后的娃哈哈帝国凭借复杂经销商渠道关系，一跃成为龙头企业。

加入WTO，国内廉价的劳动力比较优势，也就是人口红利，依靠出口，迅速成为全球制造中心，积累大量的外汇，靠近外贸出口的沿海城市，位于杭州的阿里巴巴迅速崛起，与之配套的快递业务，中国快递大亨，顺丰和四通一达都在南方成立，几乎同时成立的北京小红马、宅急送，现在有多少人知道？L第二次生产力—互联网/移动互联网信息提供与链接进入2000年以后，还有一个因素叠加，就是互联网，它的功能在于信息的提供与链接！出口带来的大量的外汇，满足了人们基本的物质层面需求，但是精神生活是贫瘠的，百度、新浪、网易等早期互联网公司迅速崛起，依靠早期的8亿人口红利，因为中国互联网刚兴起只有它们存在2008年金融危机之后，出口需求急剧下滑，国家启动四万亿计划，投资拉动经济，大力发展基础设施建设，完善的基建为电商、旅游等服务产业崛起提供坚实的基础，目前中国高速公路总里程全球第二，中国铁路营业总里程12.1万公里，高铁里程世界第一！T由于线下渠道消费半径限制，互联网完成了早期的信息提供链接，国内线下基建+物流配送完善，再加上80后的人口红利，追求高性价比，淘宝、京东、唯品会等电商平台应运而生！移动互联网+移动支付的兴起，也是一波红利，典型代表有基于LBS位置的陌陌、基于用户通讯录关系的微信、O2O美团、饿了么等一批企业快速崛起目前，互联网与公路、铁路并驾齐驱，已成为基础设施建设，对于未来创业这是标配，但不是优势！第三次生产力—人工智能互联网，其实做的是信息链接，本质上提升原有供需效率，让供需在更大范围、更高效率匹配！人工智能本质上提升了社会生产力，而不是做供需的匹配。

大数据机器学习系统的分类_北京光环大数据培训近几年来，随着大数据的来临，基于大数据的机器学习方法和系统成为业界和学术界普遍关注的研究热点。

为了提供有效的大数据机器学习和数据分析手段，业界和学术界在尝试多种途径和方法，在不同的并行计算模型和平台下，在实际的数据分析挖掘中得到应用。

较早出现以及现有的一些大数据机器学习算法和系统大多采用较为低层的紧耦合、定制化方法构建。

这些算法和系统大都针对特定的应用，选择特定的平台和模型，针对特定的机器学习模型和特定的计算模式，从串行算法和原型到分布并行化算法和原型，自底层向上进行紧耦合和定制化的开发和优化。

尽管这可以最大化利用系统资源以达到最佳的性能，但这种低层的紧耦合定制化实现方法，将学习和系统混杂在一起，实现难度大，算法和系统也难以调试和维护[5,6]。

从前述的大数据机器学习系统特征来看，一个设计良好的大数据机器学习系统应当考虑高层的系统层抽象，向上为程序员提供易于使用的高层机器学习算法编程接口，向下基于现有的通用化大数据处理平台提供大规模数据的分布和并行化计算能力。

为此，近年来已经开始出现基于各种高层编程计算和系统抽象设计大数据机器学习系统的研究工作。

在高层编程计算和系统抽象上，目前的大数据机器学习系统大致可分为3种主要的编程计算和系统抽象方法，分别是基于矩阵模型的抽象、基于图模型的抽象以及基于参数模型的抽象。

（1）基于矩阵模型的抽象基于矩阵模型的抽象基于这样一个事实：大多数机器学习和数据分析算法都可以表示为矩阵或向量代数计算，因此可以构建一个基于矩阵计算模型的机器学习系统，允许程序员直接基于矩阵计算快速构建机器学习和数据分析算法。

最典型的基于矩阵模型的大数据机器学习系统尚不多见，UCBerkeley AMP Lab推出的Spark MLlib是一个试图基于矩阵计算模型构建上层各种机器学习算法的系统；最近Spark系统提出了一个DataFrame的数据抽象机制，允许基于矩阵和表等数据结构，设计各种机器学习和数据分析算法。

光环大数据人工智能培训_AI黑箱怎么破神经网络算法使机器学习透明化光环大数据作为国内知名的人工智能培训的机构，帮助无数学员稳健、扎实的提升人工智能技术，来光环大数据学人工智能，高薪就业不是梦！AI 领域的下一个大事件并不是教会 AI 完成某项任务，而是让机器向人们解释为什么它们做出了某项决策。

比方说，一个机器人决定走一条特定路线去仓库，又比如，一辆无人驾驶汽车决定向左或向右转。

我们怎么知道 AI 为什么做出这些决定？卡内基梅隆大学计算机科学教授 Manuela Veloso 是研究协作机器人的专家。

他表示，能解释自身行为的 AI 对赢得大众对人工智能的信任至关重要。

“我们需要质疑为什么算法程序会做出这样那样的决定，如果我们不在 AI 动机解释上花功夫，就无法信任这个智能系统。

”为解决该问题，创业公司 OptimizingMind 发明了一项能观察智能机器决策过程的技术。

这个算法的目的是创造“透明访问”系统，以呈现机器学习是如何做出预期（expectations）的。

OptimizingMind 的负责人 Tsvi Achler 说：“该系统以人脑的神经模型为基础，能把任何深度网络（deep networks）转化为该系统的模式。

它的目的是探索 AI 行为的潜在预期（underlying expectations），并且找出 AI 思维模式的哪个方面对决策影响最大”。

有着神经科学、医药和计算机科学多重学科背景的 Achler 认为，我们能从人脑如何作出和解释决策中学习到很多（应用到 AI 的知识）。

“我感兴趣的是，大脑和计算机的共同点在哪里？为什么人脑可以在学会任何模型之后把它解释出来。

如果我说‘章鱼’，你是否能告诉我那是什么？如果我问章鱼触手长什么样，你能告诉我吗？”人能做到，AI 为什么不行？他说，当人类观察到一个新模式（或规律）的时候，会立刻学会那个模式。

这对 AI 暂时还不可能。

AI 的学习方法被称为批量学习。

机器学习算法简介_北京光环大数据人工智能培训1 异常检测算法异常检测，顾名思义就是检测异常的算法，比如网络质量异常、用户访问行为异常、服务器异常、交换机异常和系统异常等，都是可以通过异常检测算法来做监控的，个人认为这种算法很值得我们做监控的去借鉴引用，所以我会先单独介绍这一部分的内容。

异常定义为“容易被孤立的离群点 (more likely to be separated)”——可以理解为分布稀疏且离密度高的群体较远的点。

用统计学来解释，在数据空间里面，分布稀疏的区域表示数据发生在此区域的概率很低，因而可以认为落在这些区域里的数据是异常的。

图1-1离群点表现为远离密度高的正常点如图1-1所示，在蓝色圈内的数据属于该组数据的可能性较高，而越是偏远的数据，其属于该组数据的可能性就越低。

下面是几种异常检测算法的简介。

1.1 基于距离的异常检测算法图1-2 基于距离的异常检测思想：一个点如果身边没有多少小伙伴，那么就可以认为这是一个异常点。

步骤：给定一个半径r，计算以当前点为中心、半径为r的圆内的点的个数与总体个数的比值。

如果该比值小于一个阈值，那么就可以认为这是一个异常点。

1.2 基于深度的异常检测算法图1-3 基于深度的异常检测算法思想：异常点远离密度大的群体，往往处于群体的最边缘。

步骤：通过将最外层的点相连，并表示该层为深度值为1；然后将次外层的点相连，表示该层深度值为2，重复以上动作。

可以认为深度值小于某个数值k 的为异常点，因为它们是距离中心群体最远的点。

1.3 基于分布的异常检测算法图1-4 高斯分布思想：当前数据点偏离总体数据平均值3个标准差时，可以认为是一个异常点（偏离多少个标准差可视实际情况调整）。

步骤：计算已有数据的均值及标准差。

当新来的数据点偏离均值3个标准差时，视为异常点。

1.4 基于划分的异常检测算法图1-5孤立深林思想：将数据不断通过某个属性划分，异常点通常能很早地被划分到一边，也就是被早早地孤立起来。

分布式机器学习平台的设计_北京光环大数据人工智能培训随着大数据和云计算的发展，实现一个高可用、分布式的机器学习平台成为一个基本需求。

无论是 Caffe、TensorFlow，还是我们自研的高性能机器学习库，都只是解决数值计算、算法实现以及模型训练的问题，对于任务的隔离、调度、Failover 都需要上层平台实现。

那么设计一个针对机器学习全流程的基础架构平台，需要涵盖哪些功能呢？首先，必须实现资源隔离。

在一个共享底层计算资源的集群中，用户提交的训练任务不应该受到其他任务的影响，尽可能保证 CPU、内存、GPU 等资源隔离。

如果使用 Hadoop 或 Spark 集群，默认就会在任务进程上挂载 cgroups，保证CPU 和内存的隔离，而随着 Docker 等容器技术的成熟，我们也可以使用Kubernetes、Mesos 等项目来启动和管理用户实现的模型训练任务。

其次，实现资源调度和共享。

随着通用计算的 GPU 流行，目前支持 GPU 调度的编排工具也越来越多，而部分企业内还存在着 GPU 专卡专用的情况，无法实现资源的动态调度和共享，这必然导致计算资源的严重浪费。

在设计机器学习平台时，需要尽可能考虑通用的集群共享场景，例如同时支持模型训练、模型存储以及模型服务等功能，可以对标的典例就是 Google Borg 系统。

然后，平台需要有灵活的兼容性。

目前机器学习业务发展迅速，针对不同场景的机器学习框架也越来越多，灵活的平台架构可以兼容几乎所有主流的应用框架，避免基础架构因为业务的发展而频繁变化。

目前 Docker 是一种非常合适的容器格式规范，通过编写 Dockerfile 就可以描述框架的运行环境和系统依赖，在此基础上我们可以在平台上实现了 TensorFlow、MXNet、Theano、CNTK、Torch、Caffe、Keras、Scikit-learn、XGBoost、PaddlePaddle、Gym、Neon、Chainer、PyTorch、Deeplearning4j、Lasagne、Dsstne、H2O、GraphLab 以及 MiniFlow 等框架的集成。

人工智能引发物业管理新思潮_光环大数据培训随着工业4.0的到来，云计算、大数据和人工智能逐渐从概念走向应用，越来越多的传统行业也在开始探索创新，积极拥抱互联网和新技术。

未来，人工智能技术将颠覆我们的社区管理。

一个统一的智慧平台管理社区不同的技术点，使不同的技术能够互联互通。

比如说语音识别、语言处理、可视对讲、计算机视觉和安全，再比如说位置与导向，怎么管理这些自动化的设备，包括机器人。

智能机器人解社区停车痛点智能建筑管理服务机器人、物业管理服务机器人、安保机器人、酒店服务机器人、清洁服务机器人、健康服务机器人、管家型服务机器人等服务于各行各业。

人工智能正在越来越多地被运用于服务业，其中服务类智能机器人市场总值正以20%~30%的速度增长，预计到2017年，其规模将达到461.8亿美元，我国的服务类机器人市场规模也将达到240亿元人民币。

人工智能正在日常物业管理服务中渐渐颠覆行业。

以万科物业的智慧停车系统“黑猫二号”为例，实现了客户停车便利和项目关键数据管控两大维度的改善。

“黑猫二号”智慧停车系统通过“远程授权+车牌识别”实现车辆快速通行和有效管理，统一接入万科业主专属App“住这儿”，对全国停车场运营情况实现远程管理。

包括核查各项目车场的手动开闸记录、手动修改车牌记录、收费记录，以及集团——城市——项目的分级管理，同时提供丰富的运营报表，方便财务核算。

“黑猫二号”智慧停车系统提供的整体方案，从本地停车场到睿停车管家，再到云平台，形成三位一体的整体运营平台和管控平台。

在万科物业“黑猫二号”落地社区服务时，解决了物业服务企业社区管理时一位多车、多位多车收费的情况，让车辆计费更清晰；解决车辆违停情况，系统可以记录车辆数量和车位数量情况；车辆快速通行，提高工作效率的同时节约人工成本；有效规避财务风险和管理漏洞等。

同时，系统运用还收到了业主的广泛好评。

2015年，王石曾经说过，万科30%物业服务将交给机器人来做。