文章 2024-05-31 来自:开发者社区

构建高效机器学习模型:从特征工程到模型优化

在当今信息时代,机器学习作为人工智能的一个分支,在多个领域中发挥着越来越重要的作用。无论是图像识别、自然语言处理还是推荐系统,机器学习模型都扮演着至关重要的角色。然而,构建一个既精确又高效的模型并非易事,它需要精心的设计和周密的执行。以下是构建高效机器学习模型的几个关键步骤。 首先是特征工程。这是机器学习中最为关键的一环&#x...

阿里云文档 2024-05-17

使用云原生AI套件分析优化机器学习模型

为了确保模型在正式部署前达到上线标准,您可以使用模型分析优化工具对模型进行性能压测、模型分析、模型优化等操作,对模型的性能进行分析优化。本文以PyTorch官方提供的Resnet18模型、GPU类型为V100卡为例,介绍如何使用模型分析优化工具。

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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阿里云文档 2023-12-22

使用Pai-Megatron-Patch优化PyTorch版Transformer模型训练

本文介绍如何使用Pai-Megatron-Patch优化PyTorch版Transformer模型训练。

阿里云文档 2023-11-15

如何使用ACCL优化套件进行PyTorch分布式训练(BERT-Large模型为例)

本文以BERT-Large模型为例,介绍如何使用ACCL优化套件进行PyTorch分布式训练。

阿里云文档 2023-11-15

如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件,进行GPU容器虚拟化和资源共享

本文以卷积神经网络模型ResNet50的训练和推理为例,为您介绍如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件,进行GPU容器虚拟化和资源共享。本实践中的ResNet50模型基于NVIDIA官方开源代码DeepLearningExamples实现。

文章 2023-11-01 来自:开发者社区

机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估2

三、降维方法常见的降维方法有主成分分析、线性判别分析、等距映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射、局部保留投影、MDS多维缩放、流行学习。1.线性判别分析(LDA)线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是一种经典的降维方法。和主成分分析PCA不考虑样本类别输出的无监督降维技术不同...

机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估2
文章 2023-11-01 来自:开发者社区

机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估1

一、特征工程有哪些?特征工程,顾名思义,是对原始数据进行一系列工程处理,将其提炼为特征,作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲,特征工程是一个表示和展现数据的过程。在实际工作中,特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余,设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。主要讨论以下两...

机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估1
阿里云文档 2023-07-14

如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型

ResNet50作为一个广泛应用的经典结构网络,其优化在多种推理部署场景中都具有很高的实用价值。本文介绍如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型。

文章 2023-04-13 来自:开发者社区

【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测(含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等)

【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测(含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等)note:项目链接以及码源见文末1.赛题简介了解赛题赛题概况数据概况预测指标分析赛题数据读取pandas分类指标评价计算示例回归指标评价计算示例EDA探索载入各种数据科学以及可视化库载入数据总览数据概况判断数据缺失和异常了解预测值的分布特征分为类别特征和数字特征,并对类别特征查看unique分布数字....

文章 2022-07-24 来自:开发者社区

Interview:机器学习算法工程师求职九大必备技能之【数学基础、工程能力、特征工程、模型评估、优化算法、机器学习基本概念、经典机器学习模型、深度学习模型、业务与应用】(建议收藏,持续更新)

目录一、数学基础1.1、概率论1.2、线性代数1.3、微积分1.4、凸优化1.5、信息论二、工程能力2.1、数据结构与算法(1)、树与相关算法(2)、图与相关算法(3)、哈希表(4)、矩阵运算与优化2.2、大数据处理(1)、MapReduce(2)、Spark(3)、HiveQL(4)、Storm2.3、机器学习平台(1)、TensorFlow(2)、Torch(3)、Theano2.4、并行计....

Interview:机器学习算法工程师求职九大必备技能之【数学基础、工程能力、特征工程、模型评估、优化算法、机器学习基本概念、经典机器学习模型、深度学习模型、业务与应用】(建议收藏,持续更新)

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