隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)近年來(lái)快速發(fā)展,高效、易用的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)公司愈發(fā)重要,一個(gè)高效的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)可以為公司提供更好的人工智能算法研發(fā)方面的支持,減少內(nèi)部重復(fù)性、提升資源利用率、提高整體研發(fā)效率。
滴滴出行資深軟件工程師唐博在機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分論壇上分享了kubernetes調(diào)度系統(tǒng)在滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)中的落地與二次開(kāi)發(fā)。本次演講從滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的特點(diǎn)開(kāi)始探討,分享了滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景下的 k8s 落地實(shí)踐與二次開(kāi)發(fā)的技術(shù)實(shí)踐與經(jīng)驗(yàn),包括平臺(tái)穩(wěn)定性、易用性、利用率、平臺(tái) k8s 版本升級(jí)與二次開(kāi)發(fā)等內(nèi)容。此外,唐博還介紹了滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)是如何從 YARN 遷移到 k8s,以及 YARN 的二次開(kāi)發(fā)與 k8s 的對(duì)比等。最后,唐博還分享了滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)正在研發(fā)中的功能以及對(duì)未來(lái)的展望。本文為演講實(shí)錄。
《滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)kubernetes落地與實(shí)踐》,大概分四個(gè)部分:
一、滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)簡(jiǎn)介 ,二、平臺(tái)調(diào)度系統(tǒng)的演進(jìn), 三、機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景下的k8s落地實(shí)踐與二次開(kāi)發(fā), 四、平臺(tái)正在開(kāi)發(fā)的功能及未來(lái)展望。
機(jī)器學(xué)習(xí)就是通過(guò)經(jīng)驗(yàn)來(lái)尋找它學(xué)習(xí)的模式,而人工智能是利用經(jīng)驗(yàn)來(lái)獲取知識(shí)和技能,并將這些知識(shí)應(yīng)用于新的環(huán)境
神經(jīng)形態(tài)結(jié)構(gòu)融合學(xué)習(xí)和記憶功能領(lǐng)域的研究主要集中在人工突觸的可塑性方面,同時(shí)神經(jīng)元膜的固有可塑性在神經(jīng)形態(tài)信息處理的實(shí)現(xiàn)中也很重要
針對(duì)結(jié)算收銀場(chǎng)景中商品識(shí)別的難點(diǎn),從商品識(shí)別落地中的模型選擇、數(shù)據(jù)挑選與標(biāo)注、前端和云端部署、模型改進(jìn)等方面,進(jìn)行了深入講解
通過(guò)分析其中的關(guān)鍵問(wèn)題,建立了新熱內(nèi)容曝光敏感模型,并最終給出一種曝光資源約束下的多目標(biāo)優(yōu)化保量框架與算法
優(yōu)酷推薦業(yè)務(wù),算法應(yīng)用場(chǎng)景眾多,需求靈活多變,需要一套通用業(yè)務(wù)框架,支持運(yùn)行時(shí)的算法流程的裝配,提升算法服務(wù)場(chǎng)景搭建的效率
餓了么算法專家劉金介紹推薦業(yè)務(wù)背景,包括推薦產(chǎn)品形態(tài)及算法優(yōu)化目標(biāo);然后是算法的演進(jìn)路線;最后重點(diǎn)介紹在線學(xué)習(xí)是如何在餓了么推薦領(lǐng)域?qū)嵺`的
杜克大學(xué)的一種 AI 算法PULSE可以將模糊、無(wú)法識(shí)別的人臉圖像轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)生成的圖像,其細(xì)節(jié)比之前任何時(shí)候都更加精細(xì)、逼真
能快速將現(xiàn)有算法在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境落地,并能利用GPU加速實(shí)現(xiàn)大規(guī)模計(jì)算,我們自己搭建了一個(gè)GPU加速的大規(guī)模分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),取名小諸葛
人類可以通過(guò)視覺(jué)和觸覺(jué)融合感知快速確定抓取可變形物體所需力的大小,以防止其發(fā)生滑動(dòng)或過(guò)度形變,但這對(duì)于機(jī)器人來(lái)說(shuō)仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題
在底層通過(guò)使用基于模型的操作單元,保證了手指與物體之間持續(xù)穩(wěn)定的抓。辉谥袑邮褂脧(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行規(guī)劃,從而實(shí)現(xiàn)較長(zhǎng)和復(fù)雜的手內(nèi)操作流程
中科院沈陽(yáng)自動(dòng)化所的Wang利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和視覺(jué)感知相結(jié)合的方法來(lái)完成移動(dòng)機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的移動(dòng)操作
德國(guó)伯恩大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院研制的遙操作輪腿復(fù)合的移動(dòng)操作機(jī)器人可通過(guò)遠(yuǎn)程操作平臺(tái)完成各種復(fù)雜操作任務(wù)