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数据仓库、数据湖、流批一体,终于有大神讲清楚了!

作者:蒋晓伟(量仔) 阿里云研究员金晓军(仙隐) 阿里云高级技术专家摘要:数据仓库,数据湖,包括Flink社区提的流批一体,它们到底能解决什么问题?今天将由阿里云研究员从解决业务问题出发,将问题抽丝剥茧,从技术维度娓娓道来:为什么你需要数据湖或者数据仓库解决方案?它的核心难点与核心问题在哪?如果想稳定落地,系统设计该怎么做? 一、业务背景 1.1 典型实时业务场景 首先我们来看一个典型的实时业务场景,这个场景也是绝大部分实时计算用户的业务场景,整个链路也是一个典型的流计算架构:把用户的行为数据或者数据库同步的Binlog,写入至kafka,再通过Flink做同步任务,订阅kafka消费的实时数据,这个过程中需要做几件事情,比如Preprocessing(预处理),在处理的过程中做Online Training(在线训练),在线训练过程中需要关联一些维表或者特征,这些特征可能可以全量加载到计算节点里面去,也有可能非常大,就需要用HBase做一个高并发的点查,比如我们做一些样本也会写入到HBase中去,形成一个交互过程,最后实时产生的采样数据或者训练模型推到搜索引擎或者算法模块中。以上就是...

让AI去学习AI:你已经是个成熟的模型了,该学会自己训练了

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 导读:让计算机自己去学习和训练规则,是否能达到更好的效果呢?自动机器学习就是答案,也就是所谓“AI的AI”,让AI去学习AI。 随着深度神经网络的不断发展,各种模型和新颖模块的不断发明利用,人们逐渐意识到开发一种新的神经网络结构越来越费时费力,为什么不让机器自己在不断的学习过程中创造出新的神经网络呢? 正是出于这个构思,2017年Google推出了AutoML,一个能自主设计深度神经网络的AI网络。 自此,人工智能又有了更进一步的发展,人们开始探索如何利用已有的机器学习知识和神经网络框架来让人工智能自主搭建适合业务场景的网络,人工智能的另一扇大门被打开。 01 深度学习vs自动化深度学习 随着深度神经网络的广泛应用和不断发展,越来越强大的网络模型被构建,从AlexNet,到VGGNet,GoogleNet以及ResNet。 虽然这些模型足够灵活,但人工神经网络结构仍然需要大量的专业知识并且需要充足的时间,而且调参对于深度模型来说也是一项非常痛苦的事情,众多的超参数和网络结构参数会产生爆炸...

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