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

大语言模型·2024-02-22
Luga Lee联盟成员 · None 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
46 会员关注
PyTorch和TensorFlow是流行的深度学习框架,各有优点和特点,TensorFlow适用于企业级应用和生产部署,PyTorch灵活易用,在研究社区中广泛采用。两者在计算图、数据并行性和模型部署等方面存在差异,但都有良好的文档、学习资源和活跃的社区。...(more)
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系统运维·2024-01-11
haizdl · 大连 擅长领域:灾备, 存储, 服务器
1237 会员关注
企业IT运维从手动到自动再到智能,随着IT架构和市场信息化技术的发展,运维工作也不断变革,智能化运维的目标包括预防、解决和知识化,数据的利用是实现智能化的前提条件,需要进行数据采集、分析和积累。...(more)
专栏: 趋势观点
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自动化运维·2023-07-27
郑金辉 · 某公司 擅长领域:云计算, 系统运维, 大数据
59 会员关注
最近跟几个做自动化运维的人聊过一些关于运维的话题,我有了一些心得,记录下来,以供研讨。众所周知,IT在技术和业务的双轮驱动下,在不归路上狂奔,丝毫没有减速的迹象。IT运维也变得前所未有的复杂,单纯的靠人工和工具的已经不能解决问题了,之后开始出现自动化运维工具,自动运维的概...(more)
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自动化运维·2023-07-27
郑金辉 · 某公司 擅长领域:云计算, 系统运维, 大数据
59 会员关注
“酒困路长惟欲睡,日高人渴漫思茶。”整天活在自己精心编织的以忙为借口的工作藩篱下,实在是有点昏昏欲睡。最近跟几个客户谈及自动化运维,支撑过程中团队内部也有一些分歧,我自己也有很多疑问,干脆就立一个自动化运维的题目深入学习一下。一、康威定律不知道从什么时候开始,...(more)
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自动化运维·2023-07-26
郑金辉 · 某公司 擅长领域:云计算, 系统运维, 大数据
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智能运维是IT行业的趋势,包括日常任务处理自动化、运维流程自动化、IT服务自动化、业务服务自动化等。运维已经向运营方向演进,需要打造涵盖硬件监控、性能调优、资产管理、报警中心、故障自动修复、故障预测、智能节能的一整套基于混合IT架构的新“监、管、控”的闭环解决...(more)
浏览677
自动化运维·2023-07-26
郑金辉 · 某公司 擅长领域:云计算, 系统运维, 大数据
59 会员关注
这几天一直在思考关于运维的事情。接着上次的思路说,跟不少客户都聊过这些问题,普遍认同随着业务上云,基本上也宣告传统运维走向了末路,不是非得去做智能运维,而是没得选择,随着数据上云和应用的微服务化,情况更是这样。一、运维的发展经历了哪些阶段从ITOM厂商的认知和行业发展...(more)
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自动化运维·2023-07-25
郑金辉 · 某公司 擅长领域:云计算, 系统运维, 大数据
59 会员关注
前阵子通过云课堂的方式跟同事们分享了我对AIOps的一些理解和认识,本来以为感兴趣的人不会很多,没想到反响还不错,不少人私信问我一些问题。这几天结合大家的问题,我做了一些总结和思考,整理如下:一、AIOps是必须的吗?从大的趋势上来讲,IT运维跟IT的整体发展,跟云计算大数据等技术...(more)
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可观测性·2023-07-13
郑金辉 · 某公司 擅长领域:云计算, 系统运维, 大数据
59 会员关注
可观测性是IT运维领域最重要的系统能力之一,核心是度量,从基础设施、平台、应用、数据和业务了解系统运行,实现全链路自动化根因定位。可观测性是在监控的基础上做了更深、更广的发展,是智慧运维的重要思路和方向,需要结合SRE方法论、AIOps和业务理解。...(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
本文介绍了基于图数据库的基础设施运维,以OpenStack为例,探索了告警、网络、血缘等方面的图谱建模,并介绍了push和pull两种模式的实现方式。利用图数据库和图算法辅助运维工作,可以提高基础设施可用性。推荐高性能、开源、分布式的图数据库NebulaGraph。...(more)
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机器学习·2023-01-08
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
OpenCE是一款开源、免费、易用的人工智能开发框架,支持机器学习、深度学习,可部署于Power、X86、IBM System Z等硬件平台,是WMLCE的后继产品,支持主流的深度学习开发框架和组件,包括常用工具包、图像视频处理组件、分布式训练框架等。...(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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