| WEDCV155VD5RRV515DV |
近年來深度學習在CV、NLP等非結構化領域展現出超強的統治力，突破最高水平的算法層出不窮。深度學習在結構化和非結構化領域表現出來的巨大反差已成為熱門話題，自從以XGBoost、LightGBM為代表的高性能集成樹模型訓練框架的問世，深度學習在結構化領域就一直沒有超越配角的地位。到目前為止，Kaggle結構化數據競賽中，傳統機器學習算法依然是最主要的贏家。 神經網絡強大的表示學習能力真的在結構化數據上無法展現威力嗎?近日由國內的數據科學平臺領導廠商——九章雲極發布的開源項目DeepTables正在打破這個局面。DeepTables(簡稱DT)經過大量的測試驗證，在使用相同數據訓練模型的條件下，DT在70%以上的測試數據集上超越XGBoost和LightGBM，DT團隊後續會發布詳細的測試報告。在3月31日剛剛結束的Kaggle競賽Categorical Feature Encoding Challenge II 中DT團隊獲得了第1名的成績，其中DT的一個單模型得到第3名，這在Kaggle比賽動則用數十數百個模型Ensemble的標準動作下，單模型取得如此突出的成績實屬不易。 ... Public Leaderboard ... Private Leaderboard 本屆比賽來自全球的參賽隊伍超過1100支，其中不乏Bojan Tunguz, Sergey Yurgenson, KazAnova 這些Kaggle頂級大神的身影，Google的Auto Tables也參加了本場比賽但排名在300以外，所以雖然是Playground類競賽，但這個冠軍的含金量依然不低，DeepTables正在為深度學習正名。 實際近年來深度學習在結構化的一些細分領域裡已經開始嶄露頭角，在CTR預測和推薦系統方面，神經網絡算法利用其在高維稀疏特徵上先進的表示學習能力逐步超越了傳統機器學習算法。 從2015年Google公司的Wide&Deep網絡開始，到Deep&Cross、PNN、DeepFM、xDeepFM這些模型不斷刷新在公開數據集上的紀錄。研究人員也在不斷嘗試將CV、NLP上的技術引入到結構化領域。 2019年北京大學的研究團隊提出的AutoInt網絡應用了大名鼎鼎的BERT中Multi-head Attention 思想，有效的提升了結構化數據自動特徵生成和提取的效率，並且一定程度上解決了深度學習缺乏解釋性的問題。 華為諾亞實驗室提出的FGCNN在利用卷積神經網絡的同時創新性的提出Recombination Layer將局部特徵組合進一步重組，有效的避免了CNN過於關注局部特徵交互的短板，FGCNN在華為AppStore的推薦系統中大幅提升原有算法的表現。 以上成果確實足以讓業界重拾深度學習在結構化數據上的信心，但目前這些成果主要在少數的網際網路巨頭企業中發揮價值，對於大多數企業和數據科學家來說只是看上去很美，想要應用到實際的建模工作中面臨著不小的代價。 1)這些模型大多落在論文層面，部分論文雖然提供了用於驗證模型的源碼，但想把這些源碼應用到實際業務上，代碼改造的工作量和難度都不小。 2)結構化和非結構化數據之間最明顯的區別是在結構化領域每一個數據集的語義空間和數值的物理含義都有所不同，同一個模型在不同數據集上的表現有時天差地別，常常需要同時評估各種不同模型才能找到最優方案，這也進一步放大了第1點中提到的工程代價。 3)上面提到的大部分模型重點解決的是高維稀疏的類別型特徵的學習能力，對於連續型的數值特徵關注有限，這個部分恰恰是GBM模型的殺手鐧，因此遇到以連續型特徵為主的數據集這些模型往往不盡人意。 九章雲極的研發團隊基於以上痛點，加上長期服務於金融行業所積累的經驗開發並且開源了DeepTables深度學習工具包，目前後端計算框架支持Tensorflow2.0以上版本。 ... DT極其易用，僅5行代碼即可完成任意一個數據集的建模工作，數據不做任何的預處理和加工也可以完成建模，不管是專家型的數據科學家還是沒有建模能力的業務分析人員，DT都能夠提供開箱即用的卓越性能，這是高度依賴手工特徵工程的傳統機器學習算法難以實現的。 另外，DT有著非常開放的架構設計，DT把近年來最優秀的研究成果中的關鍵網絡架構抽取出一組神經網絡構件(nets)，這些構件可以任意組合出一個新的網絡架構，可以非常簡便的在不同數據集上探索最優的網絡組合。 同時，DT支持插件式的擴展方式，用戶可以按DT的接口開發自己的構件和內置的構件融合在一起構成一個新的模型。之前需要幾周甚至上月的時間完成的工作，在DT的助力下幾個小時甚至幾分鐘就可以完成。 DT項目地址 DT官方文檔 DT目前還處於相對早期的階段，剛剛發布了0.1.9。DT下一個計劃是開放神經架構搜索(NAS)引擎，用AI算法實現在不同的數據集上自動搜索最佳的網絡架構，實現真正智能的AutoDL。 九章雲極一直以來秉持擁抱開源的態度，旗下的分布式機器學習平臺APS，其開放的技術架構和開源生態完美融合，受到廣大企業客戶的青睞。九章雲極受益於開源社區，同時也在持續大力回饋於開源社區。 最後插播一個廣告 (*￣︶￣) DT團隊目前人才緊缺，歡迎有志於AutoML、AutoDL領域的各類人才加盟，為DT團隊注入洪荒之力。有興趣的同學可以直接向DT團隊負責人(yangjian@zetyun.com)投遞簡歷。廣闊天地，大有可為!
內容簡介
ezyfly易飛網特別規劃本書12鄉鎮推薦旅遊
由東至西、再到外島，12個人氣火紅台灣必玩景點，玩家級行程規劃，節目實景身歷其境，體驗另類旅遊，由北到南縱情樂翻天，上山下海盡享新體會，原汁、原味、原鄉，探索在地景色，飽嚐私房美食，感官、心靈，一次滿足。
本島離島風情嚴選推薦。按書索驥，自在暢遊12鄉鎮。
隨書附贈「全國加油站」SPA精緻洗車券 & 旅遊優惠券
作者簡介
三立電視台
為製作台灣本土節目的最佳電視台，該台「台灣地理雜誌」系列節目，包括【草地狀元】、【台灣尚青】、【第三隻眼】、【鳳中奇緣】、【台灣全記錄】、【用心看台灣】深受好評，相關節目皆出版為書籍。
目錄
- 1.上天恩賜 好山好水好地方『宜蘭三星』 用心看 富裕的農業之鄉
- 2.最High的小鎮 大愛的發源地『花蓮新城』 用心看 從空中進入後山的大門
- 3.和著歌聲 與美麗山水對談『花蓮光復』 用心看 與自然豐收的鄉鎮
- 4.美麗出走 尋找遠方極樂之地『台東卑南』 用心看 擁有快樂泉源的鄉鎮
- 5.砲聲與落山風交錯 不認輸的半島小城『屏東車城』 用心看 碧海晴天的美麗小城
- 6.昔日滄海 今日桑田『台南下營』 用心看 永遠不會輸的鄉鎮
- 7.探訪秘聞 尋找神秘的失落故事『嘉義民雄』 用心看 充滿傳奇的鄉鎮
- 8.水創造水里的世界 水里創造水的生命『南投水里』 用心看 水脈相傳的鄉鎮
- 9.展開翅膀 朝湛藍天空飛翔『台中新社』 用心看 永遠樂觀的鄉鎮
- 10.回歸自然 山野間的大地勇士『苗栗泰安』 用心看 堅持原味的鄉鎮
- 11.淡妝濃抹兩相宜『新竹峨眉』 用心看 永遠的東方美人
序
「台灣有319個鄉，用心看、認真找，看咱對故鄉的瞭解有外多！」
這句話是我在配旁白時，每一集的開場白……已經唸了兩百多次。
翻開世界地圖，幾乎快要找不到台灣，面積小、高山又多，頭到尾不過三百多公里，且四面環海，是太平洋中的一塊海上綠洲，人口密度高，匯集了各省籍、客家族群、原住民族群，在有限的土地上，互相競爭，互相扶持……
然而，每個鄉鎮各有特色，包括物產、人文、風情，承襲祖先的?性，樂天知命，或維持傳統或創新，總是戮力打造自已故鄉的特色，進而揚名立萬，不僅在島內，更希望是世界性的！
朋友，你是否曾經靜下心好好欣賞我們的這塊土地？你是否試著想瞭解各鄉鎮的特色？你可知這塊土地有多美?人們有多勤奮？319鄉鎮你是否唸的完?背的起來？答案肯定是困難的！
也許用盡所有的歲月都無法走遍整個台灣，「用心看台灣」是活教材，翔實記載，報導各鄉鎮的人、事、地、物，甚至奇風異俗，足以讓我們瞭解……原來台灣這麼大。
花點時間，用尋根、領悟的心情接受整個台灣的一切一切，就會發現外國的月亮沒有比我們的圓，而且到處都是濃濃的人情味。
藉由畫面的呈現，加上自已所配的旁白，每介紹一鄉鎮總有新的感動……
若說台灣是一艘船，我們每一個人都是船員，319其實是等於1，在航向未來的旅程中，心手相連，縱然是個小島也必成為泱泱大國。
詳細資料
- ISBN：9575656873
- 叢書系列：
- 規格：平裝 / 16k菊 / 14.8 x 21 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
- 出版地：台灣
- 本書分類：> >
文章來源取自於：
壹讀 https://read01.com/2KDLyMR.html
博客來 https://www.books.com.tw/exep/assp.php/888words/products/0010303962
如有侵權，請來信告知，我們會立刻下架。
DMCA：dmca(at)kubonews.com
聯絡我們：contact(at)kubonews.com
信義鄉肌肉、關節莫名痛治療中醫草屯焦慮不安中醫推薦草屯肌肉疼痛治療中醫
竹山鎮大量出汗改善中醫診所 草屯壓力大看什麼科 這間員林中醫診所很大推，睡眠障礙改善很多溪湖白天沒精神治療有效中醫診所 田中噁心看什麼科 這間員林中醫診所很大推，睡眠障礙改善很多二水缺乏食慾中醫推薦 鹿港腎臟功能異常治療有效中醫診所 網路評比不錯的草屯中醫診所，自律神經失調改善很多秀水記憶力減退治療有效中醫診所 埤頭瞳孔擴張或收縮看什麼科 網路評比不錯的彰化中醫診所，自律神經失調改善很多
留言列表
