一区二区三区三上|欧美在线视频五区|国产午夜无码在线观看视频|亚洲国产裸体网站|无码成年人影视|亚洲AV亚洲AV|成人开心激情五月|欧美性爱内射视频|超碰人人干人人上|一区二区无码三区亚洲人区久久精品

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

自制機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型技術(shù)原理詳解

jf_WZTOguxH ? 來源:AI前線 ? 作者:AI前線 ? 2022-11-30 14:00 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

2022 FIFA 世界杯火熱進(jìn)行中!這段時(shí)間,這場(chǎng)盛宴吸引了全球球迷的目光。除了讓人心跳加快的賽況和被大家調(diào)侃像餛飩皮的吉祥物之外,預(yù)測(cè)和投注哪支隊(duì)伍將會(huì)奪冠絕對(duì)是球迷最大的樂趣之一。

我也是眾多想要知道今年誰會(huì)奪冠的球迷之一。想到就要去做!于是我花了 2 天時(shí)間,用 DolphinScheduler 制作了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型來預(yù)測(cè) 2022 年 FIFA 世界杯的冠軍,而且每天能獲得一個(gè) betting_stratrgy。

這個(gè)事情并不復(fù)雜,實(shí)際上只需要 3 個(gè)步驟就可以完成預(yù)測(cè),我把實(shí)現(xiàn)的過程在 GitHub 上分享出來了:https://github.com/jieguangzhou/FIFA-World-Cup-2022/tree/master

這是我的預(yù)測(cè)結(jié)果:

aabdc264-7070-11ed-8abf-dac502259ad0.png

我還錄制了一個(gè)視頻來解釋整個(gè)工作的過程和原理,希望能幫助你享受這場(chǎng)體育盛宴,或者只是娛樂一下:)

我還錄制了一個(gè)視頻來解釋整個(gè)工作的過程和原理,希望能幫助你享受這場(chǎng)體育盛宴,或者只是娛樂一下:)

視頻口誤糾正:41s 處應(yīng)為“塞爾維亞獲勝的幾率”,12:15s 處應(yīng)為“葡萄牙 vs. 加納”。

視頻中演示所用的 GitHub 地址:https://github.com/jieguangzhou/FIFA-World-Cup-2022/tree/master

下面是這個(gè)項(xiàng)目的具體實(shí)現(xiàn)方法,感興趣的朋友不妨試試。

賽事播報(bào)

世界杯冠軍預(yù)測(cè)

使用兩種不同預(yù)測(cè)方法的結(jié)果:

1. 基于球隊(duì)獲勝概率模擬 1000 次世界杯預(yù)選賽結(jié)果

獲得冠軍的概率

aae2479c-7070-11ed-8abf-dac502259ad0.png

前四名

aaf9f8b0-7070-11ed-8abf-dac502259ad0.png

2. 選擇獲勝概率高的球隊(duì)

ab08a680-7070-11ed-8abf-dac502259ad0.png

所有比賽結(jié)果可在以下兩個(gè)文件中查看

https://github.com/jieguangzhou/FIFA-World-Cup-2022/blob/workflow-pro/results/predict.txt

https://github.com/jieguangzhou/FIFA-World-Cup-2022/blob/workflow-pro/results/results.csv

以上結(jié)果來自分支 workflow-pro。該分支將訓(xùn)練更長(zhǎng)的模型并運(yùn)行更多次的模擬比賽。

賽事播報(bào)

我是如何建立這個(gè)模型的?

1

三步構(gòu)建預(yù)測(cè)系統(tǒng)

Step-1 啟動(dòng) DolphinScheduler

我們可以使用 Docker 啟動(dòng) Dolphinscheduler 獨(dú)立服務(wù)

docker run --name dolphinscheduler-standalone-server -p 12345:12345 -p 25333:25333 -d jalonzjg/dolphinscheduler-fifa

如果沒有安裝 Doker,可到 https://www.docker.com/ 下載

接著,你可以在 http://localhost:12345/dolphinscheduler/ui 登錄 DolphinScheduler

用戶:admin 密碼:dolphinscheduler123

ab389b6a-7070-11ed-8abf-dac502259ad0.png

Step-2 提交流程

python3 -m pip install apache-dolphinscheduler==3.1.1

export PYDS_HOME=。/

python3 pyds.py

您可以單擊Project -》 FIFA

ab4409fa-7070-11ed-8abf-dac502259ad0.png

然后,我們可以看到 2 個(gè)工作流程

training:使用 FLAML 訓(xùn)練模型

predict:使用模型預(yù)測(cè)哪個(gè)國(guó)家會(huì)贏得世界杯

ab583e34-7070-11ed-8abf-dac502259ad0.png

Step-3 運(yùn)行工作流

開始訓(xùn)練工作流程

ab6faf06-7070-11ed-8abf-dac502259ad0.png

我們可以在工作流完成后查看日志。

ab7b78b8-7070-11ed-8abf-dac502259ad0.png

開啟預(yù)測(cè)工作流

工作流完成后可查看日志。

ab9a0134-7070-11ed-8abf-dac502259ad0.png

審核編輯 :李倩

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 模型
    +關(guān)注

    關(guān)注

    1

    文章

    3517

    瀏覽量

    50393
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)

    關(guān)注

    66

    文章

    8501

    瀏覽量

    134569

原文標(biāo)題:預(yù)測(cè) 2022 年 FIFA 世界杯冠軍大概率是荷蘭!自制機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型技術(shù)原理詳解

文章出處:【微信號(hào):AI前線,微信公眾號(hào):AI前線】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    邊緣計(jì)算中的機(jī)器學(xué)習(xí):基于 Linux 系統(tǒng)的實(shí)時(shí)推理模型部署與工業(yè)集成!

    你好,旅行者!歡迎來到Medium的這一角落。在本文中,我們將把一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))部署到邊緣設(shè)備上,利用從ModbusTCP寄存器獲取的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)一臺(tái)復(fù)古音頻放大器的當(dāng)前
    的頭像 發(fā)表于 06-11 17:22 ?334次閱讀
    邊緣計(jì)算中的<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>:基于 Linux 系統(tǒng)的實(shí)時(shí)推理<b class='flag-5'>模型</b>部署與工業(yè)集成!

    機(jī)器學(xué)習(xí)模型市場(chǎng)前景如何

    當(dāng)今,隨著算法的不斷優(yōu)化、數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng)以及計(jì)算能力的飛速提升,機(jī)器學(xué)習(xí)模型的市場(chǎng)前景愈發(fā)廣闊。下面,AI部落小編將探討機(jī)器學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 02-13 09:39 ?358次閱讀

    【「基于大模型的RAG應(yīng)用開發(fā)與優(yōu)化」閱讀體驗(yàn)】+大模型微調(diào)技術(shù)解讀

    今天學(xué)習(xí)<基于大模型的RAG應(yīng)用開發(fā)與優(yōu)化>這本書。大模型微調(diào)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),它指的是在已經(jīng)預(yù)訓(xùn)練好的大型深度
    發(fā)表于 01-14 16:51

    【「具身智能機(jī)器人系統(tǒng)」閱讀體驗(yàn)】2.具身智能機(jī)器人大模型

    近年來,人工智能領(lǐng)域的大模型技術(shù)在多個(gè)方向上取得了突破性的進(jìn)展,特別是在機(jī)器人控制領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力。在“具身智能機(jī)器人大模型”部分,作
    發(fā)表于 12-29 23:04

    《具身智能機(jī)器人系統(tǒng)》第7-9章閱讀心得之具身智能機(jī)器人與大模型

    研讀《具身智能機(jī)器人系統(tǒng)》第7-9章,我被書中對(duì)大模型機(jī)器技術(shù)融合的深入分析所吸引。第7章詳細(xì)闡述了ChatGPT for Robotics的核心
    發(fā)表于 12-24 15:03

    ASR和機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系

    自動(dòng)語音識(shí)別(ASR)技術(shù)的發(fā)展一直是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,它使得機(jī)器能夠理解和處理人類語言。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)的迅猛發(fā)展,AS
    的頭像 發(fā)表于 11-18 15:16 ?776次閱讀

    AI大模型與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

    AI大模型與深度學(xué)習(xí)之間存在著密不可分的關(guān)系,它們互為促進(jìn),相輔相成。以下是對(duì)兩者關(guān)系的介紹: 一、深度學(xué)習(xí)是AI大模型的基礎(chǔ) 技術(shù)支撐 :
    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:25 ?2876次閱讀

    AI大模型與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別

    AI大模型與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在多個(gè)方面存在顯著的區(qū)別。以下是對(duì)這些區(qū)別的介紹: 一、模型規(guī)模與復(fù)雜度 AI大模型 :通常包含數(shù)十億甚至數(shù)萬億的參
    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:01 ?2561次閱讀

    【「時(shí)間序列與機(jī)器學(xué)習(xí)」閱讀體驗(yàn)】時(shí)間序列的信息提取

    個(gè)重要環(huán)節(jié),目標(biāo)是從給定的時(shí)間序列數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和特征,以支持后續(xù)的分析和預(yù)測(cè)任務(wù)。 特征工程(Feature Engineering)是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更好地表示潛在問題的特征,從而提高機(jī)器學(xué)習(xí)
    發(fā)表于 08-17 21:12

    【《時(shí)間序列與機(jī)器學(xué)習(xí)》閱讀體驗(yàn)】+ 時(shí)間序列的信息提取

    本人有些機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),理解起來一點(diǎn)也不輕松,加油。 作者首先說明了時(shí)間序列的信息提取是時(shí)間序列分析的一個(gè)重要環(huán)節(jié),目標(biāo)是從給定的時(shí)間序列數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和特征,以支持后續(xù)的分析和預(yù)測(cè)任務(wù),可以
    發(fā)表于 08-14 18:00

    【「時(shí)間序列與機(jī)器學(xué)習(xí)」閱讀體驗(yàn)】+ 簡(jiǎn)單建議

    這本書以其系統(tǒng)性的框架和深入淺出的講解,為讀者繪制了一幅時(shí)間序列分析與機(jī)器學(xué)習(xí)融合應(yīng)用的宏偉藍(lán)圖。作者不僅扎實(shí)地構(gòu)建了時(shí)間序列分析的基礎(chǔ)知識(shí),更巧妙地展示了機(jī)器學(xué)習(xí)如何在這一領(lǐng)域發(fā)揮巨
    發(fā)表于 08-12 11:21

    【「時(shí)間序列與機(jī)器學(xué)習(xí)」閱讀體驗(yàn)】全書概覽與時(shí)間序列概述

    如何通過根因分析技術(shù)獲得導(dǎo)致故障的維度和元素,包括基于時(shí)間序列異常檢測(cè)算法的根因分析、基于熵的根因分析、基于樹模型的根因分析、規(guī)則學(xué)習(xí)等。 ●第7章“智能運(yùn)維的應(yīng)用場(chǎng)景”:介紹智能運(yùn)維領(lǐng)域的應(yīng)用,包括
    發(fā)表于 08-07 23:03

    【《大語言模型應(yīng)用指南》閱讀體驗(yàn)】+ 基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)習(xí)

    今天來學(xué)習(xí)大語言模型在自然語言理解方面的原理以及問答回復(fù)實(shí)現(xiàn)。 主要是基于深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)。 大語言模型涉及以下幾個(gè)過程: 數(shù)據(jù)收
    發(fā)表于 08-02 11:03

    【《大語言模型應(yīng)用指南》閱讀體驗(yàn)】+ 基礎(chǔ)篇

    今天開始學(xué)習(xí)《大語言模型應(yīng)用指南》第一篇——基礎(chǔ)篇,對(duì)于人工智能相關(guān)專業(yè)技術(shù)人員應(yīng)該可以輕松加愉快的完成此篇閱讀,但對(duì)于我還是有許多的知識(shí)點(diǎn)、專業(yè)術(shù)語比較陌生,需要網(wǎng)上搜索學(xué)習(xí)更多的資
    發(fā)表于 07-25 14:33

    【《大語言模型應(yīng)用指南》閱讀體驗(yàn)】+ 俯瞰全書

    上周收到《大語言模型應(yīng)用指南》一書,非常高興,但工作項(xiàng)目繁忙,今天才品鑒體驗(yàn),感謝作者編寫了一部?jī)?nèi)容豐富、理論應(yīng)用相結(jié)合、印刷精美的著作,也感謝電子發(fā)燒友論壇提供了一個(gè)讓我了解大語言模型機(jī)器
    發(fā)表于 07-21 13:35