建议使用以下浏览器,以获得最佳体验。 IE 9.0+以上版本 Chrome 31+ 谷歌浏览器 Firefox 30+ 火狐浏览器
请选择 进入手机版 | 继续访问电脑版
设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

确定
我再想想
选择版块
标签
您还可以添加5个标签
  • 没有搜索到和“关键字”相关的标签
  • 云产品
  • 解决方案
  • 技术领域
  • 通用技术
  • 平台功能
取消

AlieGinny

发帖: 97粉丝: 50

级别 : 版主

发消息 + 关注

发表于2020年05月12日 15:44:20 5965 50
直达本楼层的链接
楼主
显示全部楼层
[活动/公告] 【DevRun开发者沙龙直播】可不是瞎算——打车费的模型算法,参与互动赢大奖!

【直播简介】

为了更好的使用数据进行解释和预测分析,数据分析和处理(数据的标识,清洗,特征的构造和处理)在数据科学和机器学习流水线中至关重要。数据分析和处理过程本身复杂繁琐,需要经历多次反复迭代尝试。为了降低数据分析处理的门槛和提升数据分析处理的效率,华为NAIE产品基于开源jupyterlab项目,沉淀内部多年的数据分析和处理经验,打造了NAIE交互式特征工程。本直播介绍了NAIE交互式特征工程的设计思想,核心特性,并通过NYC Taxi数据和硬盘数据两个案例实践演示如何使用NAIE交互式特征工程进行数据分析和处理。


【直播亮点】

1、 以预测出租车费用支付数据治理为案例,揭开NAIE交互式特征工程数据分析处理的奥秘

2、 拆解数据探索处理的全流程,探讨数据分析治理的关键技术


【直播时间】2020年5月14日19:30-20:30

【回放链接】http://live.vhall.com/280484682?invite=

【嘉宾简介】

魏明东,华为网络AI开发专家,负责NAIE模型训练服务特征工程相关的设计与开发工作,9年电信领域软件设计开发工作经验,熟悉分布式系统、大数据、中间件等产品及技术应用,对电信领域AI模型训练平台及数据特征处理有较深入的理解。

后希旭,华为多年通信网络专家,知乎专栏大咖,负责华为网络AI开发平台的构建和运营,熟悉模型训练和在线推理。

【互动方式】

       点击官网参加2000元抽奖活动 。                

直播前您可以在本帖留下您感兴趣的问题,专家会在直播时为您解答。   

                     直播后您可以在本帖留言反馈建议和心得,也可在本帖中下载直播材料(直播后提供)。 

     直播结束后我们会对参与互动回帖的用户进行抽奖,从中评选出优秀建议奖(机械键盘),以及互动幸运奖(移动电源)。

【互动奖品】

优惠券.jpg      雷柏机械键盘.PNG截图.PNG





【活动规则】

1.活动时间是2020年5月13号-2020年5月19号,活动结束后,在所有参与互动的用户中,随机评选出4互动幸运奖移动电源)。

2.从回帖留言用户中评选出2名优秀建议奖机械键盘)。

3.获奖结果将在活动结束后3个工作日内进行公示,请获奖者在公示后3个工作日内联系或添加华为NAIE小爱(softcomai123)微信反馈您的邮寄信息,所有奖品将在活动结束后15个工作日内发放。

4.为防止有恶意发帖行为,同一ID回帖不得超过5条,若超过将取消获奖资格。

5.每个ID只能参与一次评选,同一ID不可重复中奖。

6.本次回帖内容需满足华为云论坛发帖规范https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-23077-1-1.html


【获奖公示】


4名互动幸运奖

2名优秀建议奖

全民学物联网loT Hello Digger
Barry0 LostArtemis
我喜欢下雨天
葛聂


【DevRun开发者沙龙】可不是瞎算,打车费的模型算法.pdf 1.01 MB,下载次数:1 预览

举报
分享

分享文章到朋友圈

分享文章到微博

加油O幸福

发帖: 7粉丝: 1

级别 : 中级会员

发消息 + 关注

发表于2020年05月13日 17:29:59
直达本楼层的链接
沙发
显示全部楼层

NAIE训练平台在算力、经费、时间资源有限的情况下,如何找到最佳的超参数配置?

评论
yd_224982017 2020-5-16 09:39 评论

超参调优是NAIE训练服务的核心特性之一,超参调优在学术界和产业界都有比较广泛的研究,NAIE训练服务的超参调是基于业界最先进的算法的产品实现,主要包含有网格搜素,随机搜素,贝叶斯搜素等多种算法,可以在我们的在线资料https://telcloud.huawei.com/TrainConsoleService/online-doc/sdk/tutorials/automl/basic.html进一步的了解,也可以登录我们的训练服务进行体验

... 查看全部
点赞 评论 引用 举报

全民学物联网loT

发帖: 0粉丝: 0

级别 : 新手上路

发消息 + 关注

发表于2020年05月13日 22:16:58
直达本楼层的链接
板凳
显示全部楼层

1.NAIE是通过分析城市的出租车轨迹数据以及订单数据,获取有关城市社区结构划分、交通道路情况的信息,结合实际情况对分析结果做出解释,并在已有的分析结果的基础上对出行、出租车运营、城市规划等领域的问题提出针对性建议的吗?

2.NAIE交互式特征工程在获取数据后,为了保证数据质量,是怎样将缺失值、异常值、重复值以及不符合常理的错误记录作处理的呢?处理后得到的是较高质量的分析数据样本吗?

3.NAIE交互式特征工程数据处理分析能力有多强呢?相比较其他平台有哪些独有的优势所在呢?

4.工作日与休息日时城市中的人流量与流动规律会因为上班族是否上班而有所不同呢?若是的话,NAIE是如何分析实现的呢?

5.如果NAIE交互式特征工程在滴滴这样的拼车派单平台实现会是怎样的效果呢?

评论
yd_224982017 2020-5-16 09:47 评论

1.本次的分享我们主要是以生活中比较实用的打车费用的AI应用作为示例,来介绍NAIE的交互式特征工程,数据分析和处理依赖于数据和领域,华为本身不是这个领域方面的专家,我们也没有国内一手的数据,相信专业的网约车平台在这个方面会有更多的数据和领域经验,这次的直播主要是以一个大家容易理解的案例作为切入点,来介绍华为NAIE的交互式特征工程,交互式特征工程是面向数据科学家的通用数据分析和处理平台,不局限于特定的领域 2.NAIE交互式特征工程针对缺失值,异常值,重复值等提供完善的数据清洗能力,可以通过我们的交互式特征工程数据处理界面详细了解 3.NAIE交互式特征工程相比于其他平台主要有以下3大优势:1)零编码的数据探索能力 2)开箱即用的数据处理算子 3)针对大数据的可伸缩处理能力

... 查看全部
yd_224982017 2020-5-16 09:59 评论

评论 yd_224982017:4.针对时间的特征可以提取出如年,月,日,时,分,秒,周等具体的信息,结合每个地域的特点甚至可以提取出节假日的信息,在模型训练阶段,算法可以基于这些信息学些到对应的模式,关于时间特征的提取能力,NAIE交互式特征工程也有这方面的能力,感兴趣的话可以进入平台体验 5.NAIE交互式特征工程是一个数据分析和处理的平台,其目的是为了降低数据分析和处理的门槛,提升数据处理的效率,具体的数据分析和处理的逻辑还需要算法科学家结合数据和领域知识进行开放,相比于交互式特征工程,NAIE也有些面向于电信领域的开箱即有得数据分析处理的模板,如KPI数据的异常检测, 相比于传统的基于代码开发的方式,我相信如果可能的话,网约车平台的开发人员使用NAIE交互式特征工程来开发他们的数据分析处理解决方案,会有不一样的体验

... 查看全部
iMaster-NAIE 2020-5-20 14:25 评论

恭喜您获得本活动的互动幸运奖(移动电源),请三个工作日将邮寄信息反馈给小爱(微信号:softcomai123)

... 查看全部
点赞 评论 引用 举报

夜落落

发帖: 0粉丝: 0

级别 : 新手上路

发消息 + 关注

发表于2020年05月14日 10:18:47
直达本楼层的链接
地板
显示全部楼层
  1. 针对AutoML中,我想了解找个对数据是否进行一些特征处理,比如内置的数值化映射等,还是说本质上只是单纯的多算法的超参数优化。

  2. 想了解打车费的特征构成,本身打车费是可以用里程公式计算的。想知道,这个模型具体的应用吧

评论
yd_224982017 2020-5-16 10:04 评论

1.针对AutoML里面是有些特征的预处理的,正说我们在直播中提到的,数据分析和处理这个环节依赖于数据和领域知识,单纯靠算法不一定能够达到很好的效果,当然直接使用AutoML训练模型,会给数据科学家提供一个较为精确的基线模型,如果模型性能不能达标的情况下, 可能还需要结合数据探索和领域知识,进行特定的数据处理, AutoML的详细信息可参见https://telcloud.huawei.com/TrainConsoleService/online-doc/sdk/tutorials/automl/basic.html 2.模型训练阶段会根据数据自动提取出来一些模型,车费除了和里程有关,也和时间,日期,地点,交通情况多种因素,机器学习会从大量的数据中挖掘出数据呈现的模式

... 查看全部
点赞 评论 引用 举报

harish08

发帖: 0粉丝: 0

级别 : 新手上路

发消息 + 关注

发表于2020年05月14日 10:54:33
直达本楼层的链接
5#
显示全部楼层

数据集目录层次复杂,文件较多,能针对这块怎么读数能讲解一下吗?

评论
yd_224982017 2020-5-17 09:14 评论

当前可以通过我们的SDK获取数据集对应的目录全路径,通过Python的文件读取SDK自行读取,具体可参见https://telcloud.huawei.com/TrainConsoleService/online-doc/sdk/tutorials/basic/dataset.html

... 查看全部
点赞 评论 引用 举报

Barry0

发帖: 0粉丝: 0

级别 : 新手上路

发消息 + 关注

发表于2020年05月14日 11:58:45
直达本楼层的链接
6#
显示全部楼层

1. NAIE交互式特征工程:总所周知JupyterLab本身就是交互式的,那NAIE平台所指的交互式具体是指什么呢?是对数据清洗,预处理和可视化相关代码进行了封装提供了一键化操作,还是基于JupyterLab的交互式特性用户本身自己还是得写代码?

2. NAIE的学习成本及优势的考虑:对于数据科学相关从业者来说,数据分析和处理作为基础和必备技能,大家都有一套自己习惯的方法,比如有人爱用R,有人爱用Python;有人爱写代码做特征分析,有人爱用可视化工具。那么NAIE对于从业者来说,在数据分析和处理上有哪些优势呢?优势相较于学习成本,如何让用户满意呢?NAIE平台的兼容性如何,是否可以做到兼容不同使用习惯的用户呢?

3. NYC Taxi和硬盘数据基本是公开数据集了,专家们后续还可以再针对业界实际场景(如特征工程重要性较高的推荐系统)做一些后续的经验分享吗?结合NAIE平台,相信会给广大从业者带来更强的吸引和更深的启发。

评论
yd_224982017 2020-5-17 09:22 评论

1.不错,jupyterlab本身是交互式的,NAIE的交互式能力也是基于jupyterlab构建的,相比于jupyterlab的纯代码的交互式体验而言,NAIE交互式特征工程更多强调的是零编码的数据探索和一键式的数据处理的交互式迭代的开发 2.NAIE 训练平台在数据分析处理或算法开发的平台能力设计方面考虑了不同受众群体有不同的诉求,有得用户希望降低门槛,有得用户希望更多的开放性,因此我们提供了2套解决方案,一套是我们今天直播提到的交互式特征工程,主要是用于降低门槛,让AI的开发更加的平民化,还有一套解决方案是我们的在线集成开发环境,用户可以选择自己喜欢的编程语言进行自由的代码开发。NAIE在数据分析和处理方面的优势主要有:1.零编码的数据探索 2.丰富的开箱即用的数据处理算子, 3.可伸缩的数据分析处理平台

... 查看全部
yd_224982017 2020-5-17 09:24 评论

评论 yd_224982017:3. 今天直播为了能够全面考虑不同背景的群体,我们选择了一个日常生活中比较通俗易懂的打车费用模型案例,主要是想通过这个案例介绍NAIE的交互式特征工程, 后续我们会有针对NAIE在实际电信领域Case应用进行分享,请大家持续关注我们的论坛或公众号

... 查看全部
iMaster-NAIE 2020-5-20 14:26 评论

恭喜您获得本活动的互动幸运奖(移动电源),请三个工作日将邮寄信息反馈给小爱(微信号:softcomai123)

... 查看全部
点赞 评论 引用 举报

silencer

发帖: 0粉丝: 0

级别 : 新手上路

发消息 + 关注

发表于2020年05月14日 14:09:38
直达本楼层的链接
7#
显示全部楼层

NAIE是数据分析模型吗?有哪些应用场景?

点赞 评论 引用 举报

Robotlike

发帖: 3粉丝: 0

级别 : 注册会员

发消息 + 关注

发表于2020年05月14日 19:23:47
直达本楼层的链接
8#
显示全部楼层

 NAIE作为华为的网络人工智能引擎,与google的Tensorflow和百度的飞桨PaddlePaddle等相比,其核心竞争力或者说优势是什么?

评论
yd_224982017 2020-5-17 09:31 评论

NAIE是全栈式的AI解决方案,提供从数据的采集,存储,治理到模型的训练,评估,再到模型的部署推理。其中tensorflow只是模型训练环节的采用的AI框架而言,使用NAIE平台,用户只需要将自己的数据上传到NAIE或通过NAIE的数据采集能力对接到NAIE平台, NAIE平台提供大容量的数据存储,海量的数据计算,以及丰富多样的AI处理能力。

... 查看全部
后希旭 2020-5-19 16:06 评论

不是一个概念,没法比较。NAIE上面介绍了,其中NAIE训练平台是一个平台,google的TensorFlow等是一个框架,我们训练平台支持TensorFlow,当然也支持华为的MindSpore、PyTorch等主流训练框架。

... 查看全部
Robotlike 2020-5-20 20:32 评论

评论 yd_224982017:好的,明白了。NAIE的体量更大,更系统化。 谢谢您的解答。

... 查看全部
点赞 评论 引用 举报

问道

发帖: 1粉丝: 2

级别 : 中级会员

发消息 + 关注

发表于2020年05月14日 19:29:39
直达本楼层的链接
9#
显示全部楼层

NAIE模型与传统描述以及其他同类平台的优势及未来导向建议给予介绍


点赞 评论 引用 举报

linghz666

发帖: 0粉丝: 0

级别 : 中级会员

发消息 + 关注

发表于2020年05月14日 19:31:57
直达本楼层的链接
10#
显示全部楼层

NAIE是如何提高AI开发效率的?

评论
yd_224982017 2020-5-17 09:33 评论

NAIE交互式特征工程主要是通过以下3点来提升数据分析处理的效率: 1)零编码的数据探索体验 2)开箱即用的多种数据处理算子 3)可伸缩的数据分析处理平台

... 查看全部
点赞 评论 引用 举报

suncker

发帖: 0粉丝: 1

级别 : 中级会员

发消息 + 关注

发表于2020年05月14日 19:35:22
直达本楼层的链接
11#
显示全部楼层

对NAIE还不是很了解,非常想听关于NAIE交互式特征工程的设计思想和核心特性,期待今晚的直播!

评论
后希旭 2020-5-19 16:07 评论

听完了有没有什么收获?

... 查看全部
suncker 2020-5-19 23:53 评论

评论 后希旭:收获挺多的!谢谢老师的分享,另外挺好奇NAIE都有哪些前端组件的,期待在电信领域的分享

... 查看全部
点赞 评论 引用 举报

游客

富文本
Markdown
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册