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体验了KerasGraph后,个人感觉它代表了最新的ai开发环境演进方向——类似轻代码(low code)编辑器,可以快速构建模型结构并验证模型效果,提升了我们对模型结构的实现效率,避免纠结与在TF过于繁琐的源码,而是Focus在模型结构优化本身,总体来说还是不错的。
实际处理和解决机器学习工程化问题过程中,我们很难通过单点完成机器学习模型的训练。这些场景包括在线推荐,CTR预估,Lookalike营销等,当有上亿条数据,上千上万维特征,这些应用涉及到的数据量在10G以上甚至TB级别,那么该如何基于海量数据来训练模型呢?