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半监督学习

半监督学习指的是结合了少量的有标记数据和大量无标记数据来完成训练的过程。 在某些特定领域,大量有标记的数据很少也很难标注。 比方说,我们现在有一个公开数据集,它全部都是有标注的。此时我们可以使用有监督的学习来看一下结果,再使用10%的有标注的数据集结合剩下90%的未标注的数据来使用半监督学习的方法,我们希望半监督学习的方法也能达到有监督学习的水平。 半监督学习的应用 视频理解, 自动驾驶 医疗影像分割 心脏信号分析 半监督前提假设 连续性假设(Continuity Assumption): 我们用一个分类问题来举例,当我们的Input是比较接近的时候,比如说进行猫狗分类,两张猫的图片是比较接近的时候,此时output(后验概率矩阵)也必须是比较接近的。 比如说,x1和x2比较接近,x1的后验概率是0.9和0.1,明显它是分成第一个类0.9的。x2有两组输出,一个是0.85和0.15,另一个是0.55和0.45。那么我们可以看到这两组的输出虽然都是把类别分到了第一个,但是第二组输出是不满足连续性假设的,因为它和距离比较大,差的比较多。 聚类假设(Cluster Assumption) 聚...

案例分享|金融业数据运营运维一体化建设

作者:云智慧 售前 架构师 Jaden Li(李俊杰) 一、案例背景 金融行业正在进入以数字化为导向快速发展的关键时期,相比于其他行业,金融行业的运营运维建设有着 IT 系统规模庞大、业务系统跨代且复杂的特殊性,而且金融监管机构对金融业的稳定性、安全性有着严格的政策要求,但很多金融机构都存在由于顶层数据指标不规范和指标体系建设不完善,导致 IT 技术指标与业务运营指标同时存在着数据质量较差、关联性较弱、场景覆盖分散等问题。 本案例在制定项目阶段性目标时充分考虑到项目各建设阶段的真实需求与产品能力的匹配度,以及赋能业务场景建设的深度等因素,以阶段化的思路协助客户持续性、体系化地建设运营运维一体化平台。下面将介绍云智慧产品体系在项目不同阶段进行目标规划的定位。 阶段一:能力 平台化 , 制定该阶段目标时更多地关注如何将产品能力打散进行功能化重组,从而打造满足金融行业运营运维综合需求的平台功能及系统能力。同时在建设过程中全面梳理企业运营运维场景数据模型,通过本平台承载并沉淀金融行业属性的方方面面,包括数据治理方法论体系等。 阶段二:平台场景化, 阶段一基于平台能力建设的业务场景能力已初步具备...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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