机器学习
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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。...(more)
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

文章

云原生·2022-01-04
嘉为蓝鲸 · 广州嘉为科技有限公司 擅长领域:系统运维, 云计算, 云原生
23 会员关注
云系统异常检测背景随着云技术的飞速发展,云系统的复杂性和规模不断增加,云系统的稳定性受到了极大挑战。为了解决运维问题,运营商会通过指标(Metrics)、日志(Logs)等多个维度信息来了解云系统的运行状态。本文介绍的方法是通过分析系统指标(如CPU使用率、I/O请求数、网络吞吐量...(more)
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告警指标·2022-03-28
嘉为蓝鲸 · 广州嘉为科技有限公司 擅长领域:系统运维, 云计算, 云原生
23 会员关注
IT运维领域要保障服务正常运行,通常第一步是将运维的对象监控起来,这其中主要就是对运维对象的指标进行实时监控:通过设定的(算法)规则对指标进行实时检测,当某个指标值不符合设定的规则时,则判定为异常,然后发送相应的告警到告警平台。告警平台收到告警后,会分配给对应的运维人员...(more)
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智能运维·2022-05-28
嘉为蓝鲸 · 广州嘉为科技有限公司 擅长领域:系统运维, 云计算, 云原生
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智能化敏捷运维体系这个概念,它主要分为两个层面:敏捷、智能化。嘉为是在国内最早一批提出智能化敏捷运维的公司,相信大家在之前也听过很多运维相关的方法论,比如说自动化运维、智能化运维、AIOps、数据化运维、SRE、ITIL4等等。而智能化敏捷运维体系是我们在这些通用的运维...(more)
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智能运维·2023-04-12
NebulaGraph · VEsoft 擅长领域:图数据库, 数据库, 大数据
5 会员关注
本文系图技术在大型、复杂基础设施之中SRE/DevOps的实践参考,并以OpenStack系统之上的图数据库增强的运维案例为例,揭示图数据库、图算法在智能运维上的应用。本文所有示例代码开源。最近,有些尚未使用过图技术、DevOps/Infra领域的工程师在NebulaGraph社区询问是否有「图技...(more)
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AlOps·2022-05-28
嘉为蓝鲸 · 广州嘉为科技有限公司 擅长领域:系统运维, 云计算, 云原生
23 会员关注
需要思考这个问题的原因,是因为AIOps不是到了某一个点就突然质变的,而是在持续演进过程中实现的。随着算法的日益成熟,整个运维体系也在改进的过程中逐渐完善,AIOps的道路才会慢慢清晰。因此,在达到目标之前,我们需要仔细规划怎么做才能更快实现AIOps。本文主题是“AIOps之前,运...(more)
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机器学习·2021-05-05
victorylee · 浪潮商用机器有限公司 擅长领域:人工智能, 机器学习, 服务器
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系统运维中的异常检测AnomalyDetection概述异常检测:基于分类模型异常检测:基于聚类模型-原理篇异常检测:基于聚类模型-实践篇异常检测:基于OneClass模型(待续)异常检测:基于数据重构(待续)异常检测:基于深度学习(待续)异常检测:基于集成学习(待续)异常检测与无监督学习。大部分...(more)
浏览7060
机器学习·2021-12-31
victorylee · 浪潮商用机器有限公司 擅长领域:人工智能, 机器学习, 服务器
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大力出奇迹。毋庸置疑,无数人工智能科学家设计的一连串的智慧机器学习模型,这些模型在很多业务中都行之有效,例如人脸识别,给用户推荐感兴趣的物品,以及使用搜索引擎搜索信息。这其中算法是功不可没的。在算法之外,算力也居功至伟。研究人员发当模型越来越大时,模型的准确率随着...(more)
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机器学习·2021-12-31
victorylee · 浪潮商用机器有限公司 擅长领域:人工智能, 机器学习, 服务器
113 会员关注
深度学习将AI推向热潮。 历史上,人工智能的发展经过了多次热潮,又多次陷入低谷,这里暂且不论。从2010年以来,深度学习通过算法上的突破,从而在语音识别,图像识别上的卓越表现,重新将人工智能的研究推向了高潮。深度学习算法种类繁多。深度学习算法主要是各种各样的人工神经网络...(more)
浏览7943
机器学习·2021-12-31
victorylee · 浪潮商用机器有限公司 擅长领域:人工智能, 机器学习, 服务器
113 会员关注
算力,算法,数据是人工智能的三驾马车。我们通常将数据送入人工智能算法,算法学习数据背后的规律,形成模型,如下图所示:该过程中包含算法,算力,以及数据,其中数据是燃料,算法是引擎,服务器(算力)则是动力来源,三者是人工智能的三驾马车。 算力算力的重要性自不待言。强化学习之父Rich...(more)
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人工智能·2020-03-03
lxue · 某互联网公司 擅长领域:数据库, 人工智能, 大数据
121 会员关注
摘要运维服务台提供了统一对外的服务窗口,但存在沟通成本高、人员流动性大,服务请求的整体交付周期普遍较长,难以保证服务质量的问题。同时,知识库不完善等问题也限制了服务台作为一线服务的工作能力,往往需要通过二、三线人员的专业知识解答问题,构建完整的运维服务闭环。因此...(more)
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描述

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。...(more)
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
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