什么是Online Learning准确地说，Online Learning并不是一种模型，而是一种模型的训练方法，Online Learning能够根据线上反馈数据，实时快速地进行模型调整，使得模型及时反映线上的变化，提高线上预测的准确率。Online Learning的流程包括：将模型的预测结果展现给用户，然后收集用户的反馈数据，再用来训练模型，形成闭环的系统。如下图所示：Online Lea
转载
2023-07-30 18:38:31
73阅读
Learning By Feed Back在人类开始学习一项技能，比如骑自行车，如果没有老师，开始是不知所措较为混乱的控制踩脚踏板的速度，转动方向盘的角度，以及调整自己的坐姿。开始的时候多数不会的人马上就倒地了，不断尝试的过程中，出现偶尔几次没有立刻倒，骑行了一段距离的时候，此时多数人会通过判断，总结经验，“这样骑，这样调不容易倒”等等。训练到一定程度，他可以在相对平整的地面大多时间保持不倒了。但
原创
2022-07-25 10:38:12
51阅读
1. active learning
Active learning 是一种特殊形式的半监督机器学习方法，该方法允许交互式地询问用户（或者其他形式的信息源 information source）以获取对新的数据样本的理想输出。
Active learning 提供的这种交互机制尤其适用于 unlabeled data 有很多，且手工标注的代价十分高昂的场合。显然这种交互式地向用户询问以获取la
转载
2017-05-02 21:45:00
449阅读
2评论
1. active learning
Active learning 是一种特殊形式的半监督机器学习方法，该方法允许交互式地询问用户（或者其他形式的信息源 information source）以获取对新的数据样本的理想输出。
Active learning 提供的这种交互机制尤其适用于 unlabeled data 有很多，且手工标注的代价十分高昂的场合。显然这种交互式地向用户询问以获取la
转载
2017-05-02 21:45:00
433阅读
大数据技术之Flink1. Flink是什么？1.1 Flink在企业中的应用1.2 Flink的应用场景1.3 为什么选择Flink1.4 数据处理框架的演变1.4.1 有状态的流式处理1.4.2 lamdba架构1.4.3 kappa架构1.5 流处理的应用场景1.5.1 事件驱动型应用1.5.2 数据分析型应用1.5.3 数据管道型应用1.6 Flink的分层api1.7 Flink VS
转载
2023-11-12 23:14:16
89阅读
以逻辑回归拟合二维数据为例1.准备数据2.搭建模型2.1正向搭建模型2.2 反向搭建模型3.迭代训练模型3.1训练模型3.2 模型可视化4.使用模型 1.准备数据主体公式y=2x，生成-1到1之间的100个数为自变量x添加随机噪声，即x乘2，加入一个[-1,1]之间的随机数*0.3. 线性回归代码："""1.准备数据"""
import tensorflow as tf
import numpy
转载
2024-03-28 11:36:27
45阅读
**发表时间：**2016（AAAI2016） **文章要点：**通常大家做offline评估的时候都是去评估一个训好的fixed的策略，这篇文章就说我想在offline的setting 下去评估一个算法好不好。根据这个出发点，大致思路是先根据收集的data去弄一个evaluator出来，然后RL算 ...
转载
2021-10-17 12:28:00
144阅读
2评论
The following is alist of, mostly free, machine learning online courses for beginners.If video lectures aren’t your thing, andbooks better suit your learning style, then be sure to chec...
转载
2022-06-25 00:01:29
124阅读
**发表时间：**2021 **文章要点：**文章接着muzero做的，当时muzero里面提出了一个MuZero Reanalyze（Reanalyse）的方式，这篇文章提出的MuZero Unplugged算法其实就是把MuZero Reanalyse用到offline RL里面。作者想说的就是 ...
转载
2021-08-07 13:23:00
414阅读
2评论
Neural Networks, (2020): 88-100 Abstract 以快速流的形式生成大量数据的应用正变得越来越普遍，因此有必要以在线方式学习。这些条件通常会施加内存和处理时间限制，并且它们通常会变成不断变化的环境，其中的变 ...
转载
2021-07-19 15:29:00
326阅读
2评论
背景介绍这几年图神经网络模型（如谱聚类的GCN、GAT等等）都挺火的
原创
2022-08-25 11:07:59
279阅读
Online Learning是工业界比较常用的机器学习算法，在很多场景下都能有很好的效果。本文主要介绍Online Learning的基本原理和两种常用的Online Learning算法：FTRL（Follow The Regularized Leader）[1]和BPR（Bayesian Probit Regression）[2]，以及Online Learning在美团移动...
原创
2021-05-11 20:59:09
945阅读
亮点：ps-plus框架重构，解决了水平扩展问题，支持增量更新，（grpc，lock，graph-engine）方面，Failover机制。在线学习问题：1、tensorflow的worker与ps-plus的对接，是重构worker还是对接口进行了修改？综述场景：搜索、广告、推荐 场景特点: 样本规模和特征空间通常非常巨大，千亿样本、百亿特征并不罕见，同时存在大量的稀疏特征作为Embedding
转载
2023-11-20 13:35:01
79阅读
在线学习(Online Learning)是机器学习的一种模型训练方法，可以根据线上数据的变化，实时调整模型，是模型能够反映线上的变化，从而提高线上预测的准确率。为了更好的理解在线学习(Online Learning)的概念，我们先介绍与之相对应的概念：批量训练(Batch Learning)，先确定一个样本训练集，针对训练集的全体数据进行训练，一般需要使用迭代过程，重复使用数据集，不断调整参数。
转载
2023-10-31 18:53:28
106阅读
https://arxiv.org/pdf/1902.08438.pdf智能系统想要解决：
原创
2022-07-19 19:42:18
260阅读
来源：ICCV2015创新点：在跟踪中，歧义往往通过
原创
2022-10-13 09:42:01
33阅读
随着业务量逐年增加，数据中心机房的计算机设备数量不断增多，用电量持续增大。目前，上述UPS系统容量已无法满足设备用电需求，甚至成为了后级机房的扩容瓶颈。01UPS系统前后级供电架构分析 以金融业某大型数据中心为例，目前该数据中心在特定区域部署了6组UPS系统，每组装机容量为1600kVA，采用双母线2N冗余供电架构，分为A/B两路，且每个机房均有A/B两路UPS电源输入。同时，每组UPS系统
目录一、简介二、网络结构三、总结一、简介由于AlexNet的提出，大型卷积网络开始变得流行起来，但是人们对于网络究竟为什么能表现的这么好，以及怎么样能变得更好尚不清楚，因此为了针对上述两个问题，提出了一个新颖的可视化技术来一窥中间特征层的功能以及分类的操作。二、网络结构可视化技术揭露了激发模型中每层单独的特征图，也允许观察在训练阶段特征的演变过程且诊断出模型的潜在问题。 可视化技术用到了多层解卷
转载
2024-04-26 18:21:01
22阅读
本文准备介绍tensorflow对在线学习的支持。所谓在线学习也就是模型一边训练一边服务，与之相对的则是离线学习(或称为批量学习):在工程实现上，一般采用架构如下：通过周期性的模型同步，将训练集群和服务集群相互隔离，这样做是有必要的，因为两个集群的业务场景不一样，对他们的要求也不一样：模型服务集群承载着线上的真实流量，所以所有后端服务的常用指标都适用于服务模型服务集群，高可用性、高效率、高扩展性等
转载
2023-10-15 07:02:51
167阅读
一、Flink概述1、技术发展趋势（1）2020年，在整个大数据领域，Flink可算是火得一塌糊，不但将阿里Blink中的大部分特性merge到社区的Flink中，使得Flink在流式实时计算领域更是一骑绝尘，让其他实时计算框架只能望其项背（2）目前Flink根本看不到其他的对手！同时Flink新版本又完美的兼容Hive，使得Flink在离线计算也快马加鞭，飞速赶超，完美实现批流统一，甚至很多有人
转载
2023-11-14 09:56:15
128阅读
