如何向业务用户部署可解释模型

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头朝下跳入水中

导航机器学习领域

尽管机器学习前景光明,但它可能会让人望而生畏. 最好的努力可能很快被快速变化的技术环境的不确定性破坏, 对如何最好地建立和组织团队感到困惑, 很难区分炒作和现实. 

Cloudera快进实验室研究专注于由于算法突破而仍在变化的新兴趋势, 硬件上的突破, 技术商品化, 和数据可用性. 这些都封装在澳门人威尼斯4399-澳门人威尼斯4399正版APPV2.4.7-最新下载的报告中, 博客文章, 和应用机器学习原型(amp), 它展示了ML算法的能力,同时坚持最佳实践.

澳门人威尼斯4399-澳门人威尼斯4399正版APPV2.4.7-最新下载是谁? 

Cloudera Fast Forward Labs是一个应用机器学习研究小组. 澳门人威尼斯4399-澳门人威尼斯4399正版APPV2.4.7-最新下载的使命是授权企业数据科学从业者以实际和对社会负责的方式将紧急学术研究应用到生产机器学习用例中, 同时也通过Cloudera生态系统推动创新.  澳门人威尼斯4399-澳门人威尼斯4399正版APPV2.4.7-最新下载的团队为深入研究的工作带来深思熟虑、创造性和多样化的视角. 以这种方式, 澳门人威尼斯4399-澳门人威尼斯4399正版APPV2.4.7-最新下载努力帮助组织充分利用他们的ML投资,并教育和激励更广泛的机器学习和数据科学社区.

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最新的研究

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无标记数据的概念漂移推断

当目标域的统计特性随着时间的变化而改变,导致模型性能下降时,就会发生概念漂移. 漂移检测通常是通过监视感兴趣的性能指标并在该指标低于某些指定阈值时触发再培训管道来实现的. 然而, 这种方法假设在预测时有足够的标记数据——这对许多生产系统来说是不现实的约束. 在这个报告中, 澳门人威尼斯4399-澳门人威尼斯4399正版APPV2.4.7-最新下载探索了在标记数据不容易访问时处理概念漂移的各种方法.

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 无标记数据的概念漂移推断
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多目标超参数优化研究

澳门人威尼斯4399-澳门人威尼斯4399正版APPV2.4.7-最新下载针对预测精度等“通常怀疑的”指标开发了机器学习模型, 回忆, 和精度. 然而,这些指标并不是澳门人威尼斯4399-澳门人威尼斯4399正版APPV2.4.7-最新下载真正关心的全部. 生产模型也必须满足 物理 延迟或内存占用或公平性约束等需求. 当澳门人威尼斯4399-澳门人威尼斯4399正版APPV2.4.7-最新下载有多个指标需要优化时,超参数优化变得更加具有挑战性. 澳门人威尼斯4399-澳门人威尼斯4399正版APPV2.4.7-最新下载的最新研究详细研究了这种“多目标”超参数优化场景.

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了解为什么以及何时使用深度学习进行异常检测.

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