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7次KDD Cup&Kaggle冠军的经验分享:从多领域优化到AutoML框架

反馈快速,竞争激烈的算法比赛是算法从业者提升技术水平的重要方式,从若干行业核心问题抽象出的算法比赛具有很强的实际意义。本文结合笔者在7次Kaggle/KDD Cup中的冠军经验,对于多领域建模优化,AutoML技术框架,以及面对新问题如何分析建模三个方面进行了介绍。希望能够让读者收获比赛中的通用高效建模方法与问题理解思路。 1 背景与简介 反馈快速、竞争激烈的算法比赛是算法从业者提升技术水平的重要方式。从若干行业核心问题中抽象出的算法比赛题目具有很强的实际意义,而比赛的实时积分榜促使参加者不断改进,以试图超越当前的最佳实践,而且获胜方案对于工业界与学术界也有很强的推动作用,例如KDD Cup比赛产出的Field-Aware Factorization Machine(FFM)算法<sup>[1]</sup>、ImageNet比赛产出的ResNet模型<sup>[2]</sup>在业界都有着广泛的应用。 美团到店广告质量预估团队在美团内部算法大赛MDD Cup中获得了第一名,受大赛组委会的邀请,希望分享一些比较通用的比赛经验。本文是笔者7次...

深信服智能边缘计算平台与 OpenYurt 落地方案探索与实践

作者:赵震,深信服云计算开发工程师,OpenYurt 社区 Member 编者案:在 5G、物联网等新技术的持续推动下,边缘计算产业已然走向大风口,未来越来越多的种类,越来越大的规模和越来越复杂的应用和工作负载都会被部署到边缘侧。本文基于深信服云计算工程师赵震在由 CNCF 和阿里云联合举办的云原生容器领域开发者沙龙 KubeMeet 中的分享整理,介绍了边缘计算落地的机遇与挑战,以及边缘容器开源项目 OpenYurt 在企业生产环境下的实践方案。 本次分享是偏重于实践的案例,主要是关于 OpenYurt 产品在真实落地情况下的方案是怎么部署的。 主要从 4 个方面来进行,首先是关于边缘计算遇到的机遇和挑战都有哪些,第二部分就是深信服平台针对这些挑战做了哪些解决方案,可以让用户更好地使用边缘计算的东西。第三部分是方案和 OpenYurt 的落地结合,有哪些要点要去做落实的。最后一部分是针对整个行业的未来展望,以及社区未来发展做一些期许。 边缘计算的机遇与挑战 伴随着 5G 的到来以及直播和物联网的产生,越来越多的边缘设备已经被大家所使用,产生的数据也非常庞大。比如智能终端的一个 108...

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