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      創(chuàng)澤機(jī)器人
      CHUANGZE ROBOT
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      滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)調(diào)度系統(tǒng)的演進(jìn)與K8s二次開發(fā)

      來源:智東西     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2020/6/5   主題:其他 [加盟]

      隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)近年來快速發(fā)展,G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)G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G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)中的落地與二次開發(fā)。本次演講從滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的特點(diǎn)開始探討,分享了滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)場景下的 k8s 落地實(shí)踐與二次開發(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 的二次開發(fā)與 k8s 的對(duì)比等。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)簡介 二、平臺(tái)調(diào)度系統(tǒng)的演進(jìn) 三、機(jī)器學(xué)習(xí)場景下的k8s落地實(shí)踐與二次開發(fā) 四、平臺(tái)正在開發(fā)的功能及未來展望。














      人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的差異及其重要性

      機(jī)器學(xué)習(xí)就是通過經(jīng)驗(yàn)來尋找它學(xué)習(xí)的模式,而人工智能是利用經(jīng)驗(yàn)來獲取知識(shí)和技能,并將這些知識(shí)應(yīng)用于新的環(huán)境

      面向動(dòng)態(tài)記憶和學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)電晶體可塑性研究

      神經(jīng)形態(tài)結(jié)構(gòu)融合學(xué)習(xí)和記憶功能L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

      CVPOS自助收銀的挑戰(zhàn)以及商品識(shí)別算法工程落地方法和經(jīng)驗(yàn)

      針對(duì)結(jié)算收銀場景中商品識(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

      內(nèi)容流量管理的關(guān)鍵技術(shù):多任務(wù)保量優(yōu)化算法實(shí)踐

      通過分析其中的關(guān)鍵問題,建立了新熱內(nèi)容曝光敏感模型,并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

      百變應(yīng)用場景下,優(yōu)酷基于圖執(zhí)行引擎的算法服務(wù)框架筑造之路

      優(yōu)酷推薦業(yè)務(wù),算法應(yīng)用場景眾多,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)場景搭建的效率

      餓了么推薦算法的演進(jìn)及在線學(xué)習(xí)實(shí)踐

      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;后重點(diǎn)介紹在線學(xué)習(xí)是如何在餓了么推薦L域?qū)嵺`的

      拯救渣畫質(zhì),馬賽克圖秒變G清,杜克大學(xué)提出AI新算法

      杜克大學(xué)的一種 AI 算法PULSE可以將模糊、無法識(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

      如何搭建一個(gè)GPU加速的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),遇到的問題和解決方法

      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

      ICRA2020論文分享:基于視觸融合感知的可形變物體抓取狀態(tài)評(píng)估

      人類可以通過視覺和觸覺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)或過度形變,但這對(duì)于機(jī)器人來說仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題

      一種基于層次強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)械手魯棒操作

      在底層通過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)定的抓取;在中層使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行規(guī)劃,從而實(shí)現(xiàn)較長和復(fù)雜的手內(nèi)操作流程

      移動(dòng)機(jī)器人Wang利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和視覺感知相結(jié)合的方法完成非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的移動(dòng)

      中科院沈陽自動(dòng)化所的Wang利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和視覺感知相結(jié)合的方法來完成移動(dòng)機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的移動(dòng)操作

      移動(dòng)操作機(jī)器人Centauro通過融合自身攜帶的多傳感器信息可實(shí)現(xiàn)自主移動(dòng)和抓取操作

      德國伯恩大學(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)器人可通過遠(yuǎn)程操作平臺(tái)完成各種復(fù)雜操作任務(wù)
      資料獲取
      機(jī)器人開發(fā)
      == 資訊 ==
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      == 機(jī)器人推薦 ==
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      服務(wù)機(jī)器人(迎賓、講解、導(dǎo)診...)

      智能消毒機(jī)器人

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