chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

自制機器學習預測模型技術原理詳解

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 世界杯火熱進行中!這段時間,這場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,預測和投注哪支隊伍將會奪冠絕對是球迷最大的樂趣之一。

我也是眾多想要知道今年誰會奪冠的球迷之一。想到就要去做!于是我花了 2 天時間,用 DolphinScheduler 制作了一個機器學習預測模型來預測 2022 年 FIFA 世界杯的冠軍,而且每天能獲得一個 betting_stratrgy。

這個事情并不復雜,實際上只需要 3 個步驟就可以完成預測,我把實現(xiàn)的過程在 GitHub 上分享出來了:https://github.com/jieguangzhou/FIFA-World-Cup-2022/tree/master

這是我的預測結(jié)果:

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

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

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

視頻口誤糾正:41s 處應為“塞爾維亞獲勝的幾率”,12:15s 處應為“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

下面是這個項目的具體實現(xiàn)方法,感興趣的朋友不妨試試。

賽事播報

世界杯冠軍預測

使用兩種不同預測方法的結(jié)果:

1. 基于球隊獲勝概率模擬 1000 次世界杯預選賽結(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

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

所有比賽結(jié)果可在以下兩個文件中查看

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。該分支將訓練更長的模型并運行更多次的模擬比賽。

賽事播報

我是如何建立這個模型的?

1

三步構(gòu)建預測系統(tǒng)

Step-1 啟動 DolphinScheduler

我們可以使用 Docker 啟動 Dolphinscheduler 獨立服務

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 個工作流程

training:使用 FLAML 訓練模型

predict:使用模型預測哪個國家會贏得世界杯

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

Step-3 運行工作流

開始訓練工作流程

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

開啟預測工作流

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。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 模型
    +關注

    關注

    1

    文章

    3612

    瀏覽量

    51445
  • 機器學習
    +關注

    關注

    66

    文章

    8528

    瀏覽量

    135899

原文標題:預測 2022 年 FIFA 世界杯冠軍大概率是荷蘭!自制機器學習預測模型技術原理詳解

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

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

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    超小型Neuton機器學習模型, 在任何系統(tǒng)級芯片(SoC)上解鎖邊緣人工智能應用.

    Neuton 是一家邊緣AI 公司,致力于讓機器 學習模型更易于使用。它創(chuàng)建的模型比競爭對手的框架小10 倍,速度也快10 倍,甚至可以在最先進的邊緣設備上進行人工智能處理。在這篇博文
    發(fā)表于 07-31 11:38

    通過NVIDIA Cosmos模型增強機器人學習

    通用機器人的時代已經(jīng)到來,這得益于機械電子技術機器人 AI 基礎模型的進步。但目前機器技術
    的頭像 發(fā)表于 07-14 11:49 ?570次閱讀
    通過NVIDIA Cosmos<b class='flag-5'>模型</b>增強<b class='flag-5'>機器人學習</b>

    模型在半導體行業(yè)的應用可行性分析

    的應用,比如使用機器學習分析數(shù)據(jù),提升良率。 這一些大模型是否真的有幫助 能夠在解決工程師的知識斷層問題 本人純小白,不知道如何涉足這方面 應該問什么大模型比較好,或者是看什么視頻能夠
    發(fā)表于 06-24 15:10

    邊緣計算中的機器學習:基于 Linux 系統(tǒng)的實時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,我們將把一個機器學習模型(神經(jīng)網(wǎng)絡)部署到邊緣設備上,利用從ModbusTCP寄存器獲取的實時數(shù)據(jù)來預測一臺復古音頻放大器的當前
    的頭像 發(fā)表于 06-11 17:22 ?600次閱讀
    邊緣計算中的<b class='flag-5'>機器</b><b class='flag-5'>學習</b>:基于 Linux 系統(tǒng)的實時推理<b class='flag-5'>模型</b>部署與工業(yè)集成!

    請問是否可以在模型服務器中使用REST請求OpenVINO?預測?

    是否可以在模型服務器中使用 REST 請求OpenVINO?預測
    發(fā)表于 03-05 08:06

    機器學習模型市場前景如何

    當今,隨著算法的不斷優(yōu)化、數(shù)據(jù)量的爆炸式增長以及計算能力的飛速提升,機器學習模型的市場前景愈發(fā)廣闊。下面,AI部落小編將探討機器學習
    的頭像 發(fā)表于 02-13 09:39 ?517次閱讀

    信道預測模型在數(shù)據(jù)通信中的作用

    在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院托适呛饬肯到y(tǒng)性能的關鍵指標。信道預測模型作為通信系統(tǒng)中的一個核心組件,其作用在于預測信道條件的變化,從而優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸策略,提高通信質(zhì)量。 信道預測
    的頭像 發(fā)表于 01-22 17:16 ?1140次閱讀

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

    今天學習<基于大模型的RAG應用開發(fā)與優(yōu)化>這本書。大模型微調(diào)是深度學習領域中的一項關鍵技術,它指的是在已經(jīng)預訓練好的大型深度
    發(fā)表于 01-14 16:51

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

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

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

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

    ASR和機器學習的關系

    自動語音識別(ASR)技術的發(fā)展一直是人工智能領域的一個重要分支,它使得機器能夠理解和處理人類語言。隨著機器學習(ML)技術的迅猛發(fā)展,AS
    的頭像 發(fā)表于 11-18 15:16 ?1031次閱讀

    NPU與機器學習算法的關系

    緊密。 NPU的起源與特點 NPU的概念最早由谷歌在其TPU(Tensor Processing Unit)項目中提出,旨在為TensorFlow框架提供專用的硬件加速。NPU的設計目標是提高機器學習算法的運行效率,特別是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復雜神經(jīng)網(wǎng)絡
    的頭像 發(fā)表于 11-15 09:19 ?1673次閱讀

    LLM和傳統(tǒng)機器學習的區(qū)別

    在人工智能領域,LLM(Large Language Models,大型語言模型)和傳統(tǒng)機器學習是兩種不同的技術路徑,它們在處理數(shù)據(jù)、模型結(jié)
    的頭像 發(fā)表于 11-08 09:25 ?2533次閱讀

    AI大模型與深度學習的關系

    AI大模型與深度學習之間存在著密不可分的關系,它們互為促進,相輔相成。以下是對兩者關系的介紹: 一、深度學習是AI大模型的基礎 技術支撐 :
    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:25 ?3384次閱讀

    AI大模型與傳統(tǒng)機器學習的區(qū)別

    AI大模型與傳統(tǒng)機器學習在多個方面存在顯著的區(qū)別。以下是對這些區(qū)別的介紹: 一、模型規(guī)模與復雜度 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 ?3209次閱讀