CSE 599W: Systems for ML Assignments Materials Projects Schedule Schedule The schedule is tentative and can subject to change. We will have guest lectures and may accomodate the schedule accordingly. Date   Mar 27th Introduction to Deep Learning Mar…

机器学习系统或者SysML&DL笔记(一)  Oldpan  2019年5月12日  0条评论  971次阅读  1人点赞 在使用过TVM.TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch.Keras等深度学习框架后,总觉得有必要从理论上对这些系统进行一些分析,虽然说在实践中学习是最快最直接的(指哪儿打哪儿.不会哪儿查哪儿),但恶补一些关于系统设计的一些知识还是非常有用了,权当是巩固一些基础了. 前言 在使用过TVM.TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch.…

前言 在使用过TVM.TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch.Keras等深度学习框架后,总觉得有必要从理论上对这些系统进行一些分析,虽然说在实践中学习是最快最直接的(指哪儿打哪儿.不会哪儿查哪儿),但恶补一些关于系统设计的一些知识还是非常有用了,权当是巩固一些基础了. 因此,有必要学习了解一下机器学习系统的设计和思想.如果不是很了解机器学习系统的设计,可以看下知乎上关于这个问题的回答:相比AI算法研究,计算机系统研究没落了吗? 以下是本系列文章的笔记来源: CSE 59…

AI-Sys Syllabus Projects Grading AI-Sys Spring 2019 When: Mondays and Wednesdays from 9:30 to 11:00 Where: Soda 405 Instructors: Ion Stoica and Joseph E. Gonzalez Announcements: Piazza Sign-up to Present: Google Spreadsheet Project Ideas: Google Spre…

除了实现机器学习算法之外,机器学习还包含许多其他内容.生产环境机器学习系统包含大量组件.无需自行构建所有内容,而是应该尽可能重复使用常规机器学习系统组件.通过了解机器学习系统的一些范例及其要求,可以明确实际需要哪些组件. 1- 静态训练与动态训练(Static vs. Dynamic Training) 从广义上讲,训练模型的方式有两种:静态模型 采用离线训练方式:只训练模型一次,然后使用训练后的模型一段时间. 易于构建和测试:使用批量训练和测试,对其进行迭代,直到达到良好效果. 仍然需要对输入…

A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P improves with experience E ML Algorithms Overview Supervised learning    <= "teach" pr…

在网上发现Prof. Jose M Vidal用NetLogo仿真Multi-agent system的视频,随后下载他的著作Fundamentals of Multiagent Systems with NetLogo Examples进行学习. 这让我回想起来小学时候学习的LOGO语言,小乌龟爬啊爬... Prof. Vidal的个人网址:jmvidal.cse.sc.edu/ 相关资料的下载地址:   jmvidal.cse.sc.edu/talks/ 视频地址:            …

1  定义 机器学习 (Machine Learning):improving some performance measure with experience computed from data 2  应用举例 ML:an alternative route to build complicated systems 2.1  股票预测   2.2  图像识别 2.3  衣食住行    2.4  关键要素 在决定某些应用场景,是否适合使用机器学习时,常考虑以下三个要素: 1) exists s…

机器学习系统设计(Building Machine Learning Systems with Python)- Willi Richert Luis Pedro Coelho 总述 本书是 2014 的,看完以后才发现有第二版的更新,2016.建议阅读最新版,有能力的建议阅读英文版,中文翻译有些地方比较别扭(但英文版的书确实是有些贵). 我读书的目的:泛读主要是想窥视他人思考的方式. 作者写书的目标:面向初学者,但有时间看看也不错.作者说"我希望它能激发你的好奇心,并足以让你保持渴望,不断探索…

Hi, Long time no see. Briefly, I plan to step into this new area, data analysis. In the past few years, I have tried Linux programming, device driver development, android application development and RF SOC development. Thus, "data analysis become my…