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클라우드 컴퓨팅에서 가장 널리 사용되는 4 가지 배포 방법

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클라우드 컴퓨팅에서의 배포 | 클라우드 컴퓨팅 배포의 4 가지 방법





















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기계 학습을 위해 얼마나 많은 수학을 알아야 합니까?

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기계 학습을 위한 수학 | ML 알고리즘을 이해하기 위한 수학





















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당신이 아직 몰랐다면

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머신러닝 건강 구글


오랜 기간 동안 프로덕션에 머신 러닝(ML) 알고리즘을 배포하면 레이블이 없는 모델의 실시간 예측 품질 모니터링 및 관리와 같은 새로운 문제가 발견되었습니다. 그러나 이러한 추적은 잘못된 예측으로 인한 치명적인 비즈니스 결과를 방지하기 위해 필수적입니다. 이러한 배포의 규모로 인해 수동 모니터링이 금지되어 자동으로 경보를 추적하고 발생시키는 기술이 필요합니다. 레이블이 없는 경우 ML 모델의 예측 성능이 잠재적으로 저하되는 것을 추적하기 위한 프레임워크인 ML Health를 제시합니다. 프레임워크는 진단 방법을 사용하여 추가 조사를 위한 경고를 생성합니다. 프로덕션 데이터 패턴이 교육 데이터 분포와 일치하지 않을 때 잠재적인 문제를 모니터링하기 위해 이러한 방법 중 하나를 개발합니다. 우리는 우리의 방법이 RMSE, KL-Divergence, Wasserstein과 같은 표준 '거리 측정법'보다 일치하지 않는 데이터 세트 문제를 감지하는 데 더 나은 성능을 보인다는 것을 보여줍니다. 마지막으로 실제 전체 프로덕션 ML 수명 주기 내에서 ML 배포를 모니터링하고 관리하기 위해 ML Health 접근 방식을 통합하는 작업 시스템을 제시합니다. …

가이드 줌 구글


우리는 보다 정보에 입각한 예측을 하기 위해 공간 접지를 활용하는 접근 방식인 Guided Zoom을 제안합니다. 이는 모델에 예측에 대한 '올바른 이유'가 있는지 확인하여 수행합니다. 이는 훈련 시간에 유사한 올바른 결정을 내리는 데 사용되는 이유와 일치하는 것으로 정의됩니다. 심층 신경망이 예측하는 이유/증거는 모델 출력의 특정 클래스 조건부 확률에 대한 픽셀 공간의 공간 접지로 정의됩니다. Guided Zoom은 예측에 사용된 증거가 얼마나 합리적인지 질문합니다. 최첨단 심층 단일 레이블 분류 모델에서 top-k(k = 2, 3, 4, …) 정확도는 일반적으로 top-1 정확도보다 훨씬 높습니다. 이는 클래스 간의 차이가 매우 미묘한 세분화된 데이터 세트에서 더 분명합니다. 우리는 Guided Zoom이 세 가지 세분화된 분류 데이터 세트에서 모델의 분류 정확도를 개선한다는 것을 보여줍니다. 우리는 또한 그 앙상블을 다음으로 가장 차별적인 증거를 반복적으로 드러내는 적대적 소거 접근법과 비교함으로써 다양한 접지 기술의 상보성을 탐구합니다. …

UniParse 구글


이 문서에서는 오픈 소스 Python 소프트웨어 패키지로 출시된 그래프 기반 구문 분석 프레임워크 및 UniParse 툴킷의 설계 및 사용에 대해 설명합니다. 프레임워크로서의 UniParse는 그래프 기반 종속성 구문 분석 아키텍처의 연구 프로토타이핑, 개발 및 평가를 혁신적으로 간소화합니다. UniParse는 모든 종속성 파서 구성 요소에 대해 매우 효율적이고 충분히 독립적이며 쉽게 읽을 수 있고 쉽게 확장 가능한 구현을 가능하게 하여 이를 수행합니다. 인코더와 디코더 모두에 대한 훨씬 더 효율적인 Cython 구현과 필요한 특수 손실을 포함하여 모든 최신 XNUMX차 그래프 기반 파서의 재구현으로 기성 구성으로 툴킷을 배포합니다. 기능. …

SPM(Sparse Constraint Preserving Matching) 구글


컴퓨터 비전에서 관심 있는 많은 문제는 두 기능 집합 간의 일관된 대응을 찾는 문제로 공식화될 수 있습니다. 일대일 매핑 제약 조건이 있는 기능 대응(매칭) 문제는 일반적으로 순열(또는 직교) 제약 조건이 있는 IQP(Integral Quadratic Programming) 문제로 공식화됩니다. NP-hard이기 때문에 이완 모델이 필요합니다. IQP 매칭 문제를 최적화하기 위한 한 가지 주요 과제는 XNUMX차 목적 최적화에서 이산 일대일 매핑(순열) 제약 조건을 통합하는 방법입니다. 이 논문에서는 IQP 매칭 문제에 대한 SPM(Sparse Constraint Preserving Matching)이라는 새로운 완화 모델을 제시합니다. SPM은 이산 순열 제약 조건이 희소 제약 조건을 통해 잘 인코딩될 수 있다는 관찰에 의해 동기가 부여되었습니다. 기존의 이완 모델과 비교하여 SPM은 희소 제약 조건을 통해 직접 이산 일대일 매핑 제약 조건을 통합할 수 있으므로 원래 IQP 일치 문제에 대해 더 엄격한 이완을 제공합니다. 제안된 SPM 모델을 해결하기 위해 간단하지만 효과적인 업데이트 알고리즘이 도출되었습니다. 여러 기능 일치 작업에 대한 실험 결과는 SPM 방법의 효과와 효율성을 보여줍니다. …

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출처 : https://analytixon.com/2021/07/29/if-you-did-not-already-know-1461/

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노키아는 턴어라운드가 뿌리를 내리면서 연간 예측을 높였습니다.

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헬싱키 (로이터) - 통신 장비 제조업체인 노키아는 목요일 예상을 상회하는 XNUMX분기 영업 이익을 발표하고 사업 턴어라운드 덕분에 연간 전망을 약속한 대로 상향했다.

핀란드 회사의 682~808.51월 영업 이익은 423년 전의 408억 XNUMX만 유로에서 XNUMX억 XNUMX만 유로(XNUMX억 XNUMX만 달러)로 증가하여 애널리스트들을 대상으로 한 Refinitiv 설문조사에서 평균 추정치인 XNUMX억 XNUMX만 유로를 웃돌았습니다.

변화하는 지정학 및 급격한 비용 절감으로 인해 Nokia는 CEO Pekka Lundmark가 집권한 지 불과 5년 만에 글로벌 XNUMXG 출시 경쟁에서 확고하게 다시 복귀하여 스웨덴의 최대 라이벌인 Ericsson을 제치고 입지를 확보하게 되었습니다.

"우리는 계획보다 빨리 실행했습니다. 전략 룬드마크는 목요일 성명에서 "우리에게 2021년 내내 좋은 토대를 제공하는 상반기에 우리에게 좋은 기반을 제공할 것"이라고 밝혔지만 노키아는 여전히 XNUMX년 하반기 결과가 덜 두드러질 것으로 예상한다고 덧붙였다.

노키아는 현재 연간 순매출을 21.7억~22.7억 유로에서 20.6억~21.8억 유로로 예상하고 영업이익률은 10~12%에서 7~10%로 예상했다. 이전에.

회사는 13월 XNUMX일 전망을 높일 것이라고 발표했지만 구체적인 내용은 밝히지 않았다.

($ 1 = 0.8435 유로)

(Essi Lehto의 보고, Terje Solsvik 및 Sriraj Kaluvila의 편집)

이미지 크레디트 : Reuters

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출처: https://datafloq.com/read/nokia-lifts-full-year-forecast-turnaround-takes-root/16713

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'밈' 주식의 관문인 Robinhood, IPO에서 2.1억 달러 조달

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에코 왕(Echo Wang)과 데이비드 프렌치(David French) 작성

(로이터) - 로빈후드 마켓(Robinhood Markets Inc), 거래 앱의 소유자, 소매 올해의 "밈" 주식 거래 열풍에 대해 추측하는 투자자들은 수요일에 2.1억 달러의 기업공개(IPO)를 통해 모금했습니다.

회사는 레딧과 같은 소셜 미디어 사이트에서 거래 투기의 대상이 된 후 급격한 변동을 보인 GameStop Corp과 같은 암호화폐 및 주식에 대한 개인 투자자의 매력을 활용하려고 했습니다. 로빈후드의 월간 활성 사용자는 11.7월 말 21.3만 명에서 XNUMX월 말 XNUMX만 명으로 급증했다.

IPO는 로빈후드의 가치를 31.8억 달러로 평가하여 Charles Schwab Corp와 같은 많은 기존 경쟁자보다 수익의 함수로 더 중요하지만 제안 가격은 회사의 표시된 범위의 맨 아래에 있습니다.

일부 투자자들은 거품 밸류에이션에 대한 우려, 규제 기관이 Robinhood의 사업을 단속할 위험, 심지어 XNUMX월 말에 밈 주식 거래 열풍이 불었을 때 회사가 거래 억제를 부과한 것에 대한 분노가 남아 있다고 언급하면서 옆에 머물렀습니다.

Robinhood는 IPO에서 55만 주를 주당 38달러에 팔았다고 밝혔습니다. 이것은 새로운 목록에 대한 뜨거운 시장 속에서 연초부터 현재까지 상장된 가장 가치 있는 미국 기업 중 하나가 되었습니다.

이례적인 움직임으로 Robinhood는 사용자를 위해 주식의 20%에서 35%를 예약할 것이라고 말했습니다.

Robinhood의 플랫폼을 통해 사용자는 주식, 상장지수펀드, 옵션 및 암호화폐를 수수료 없이 무제한으로 거래할 수 있습니다. 간단한 인터페이스로 인해 COVID-19 전염병 동안 집에서 거래하는 젊은 투자자들에게 인기를 얻었습니다.

Robinhood는 올해 초 청산소의 예치금 요구 사항이 10배 증가한 후 일부 인기 있는 주식의 거래를 제한하면서 일부 투자자와 미국 의원을 화나게 했습니다. 많은 규제 조사의 중심에 있었습니다.

회사는 이번 주 미국 규제 당국으로부터 직원들이 XNUMX월 말에 거래 제한 조치가 내려지기 전에 GameStop과 AMC Entertainment Holdings, Inc의 주식을 거래했는지 조사하는 문의를 받았다고 밝혔습니다.

70월에 Robinhood는 시스템 중단, "거짓 또는 오해의 소지가 있는" 정보 제공, 취약한 옵션 거래 통제를 포함한 "시스템적" 오류에 대해 월스트리트의 자체 규제 기관인 금융 산업 규제 당국의 조사를 해결하기 위해 거의 XNUMX천만 달러를 지불하는 데 동의했습니다.

중개업체는 또한 대부분의 수익을 "주문 흐름에 대한 지불"에 의존하고 있다는 비판을 받아왔습니다.

비평가들은 다른 많은 중개인이 사용하는 관행이 중개인이 더 높은 수수료를 지불하는 사람에게 주문을 보내도록 장려한다는 이유로 이해 상충을 야기한다고 주장합니다. Robinhood는 사용자에게 가장 저렴한 것을 기반으로 거래를 라우팅하고 수수료를 부과하는 것이 더 비쌀 것이라고 주장합니다. 미국 증권거래위원회(SEC)가 이 관행을 검토하고 있다.

Robinhood는 2013년 스탠포드 대학의 룸메이트인 Vlad Tenev와 Baiju Bhatt에 의해 설립되었습니다. 이 서류에 따르면 그들은 공모 후 의결권의 과반수를 보유하게 되며 Bhatt는 발행주식 의결권의 약 39%를 보유하고 Tenev는 약 26.2%를 보유하게 됩니다.

이 회사의 주식은 목요일에 "HOOD"라는 표시로 나스닥에서 거래를 시작할 예정입니다.

Goldman Sachs와 JP Morgan은 Robinhood의 IPO의 주요 인수자였습니다.

(뉴욕에서 Echo Wang과 David French의 보고, Leslie Adler의 편집)

이미지 크레디트 : Reuters

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출처: https://datafloq.com/read/robinhood-gateway-meme-stocks-raises-21-billion-ipo/16712

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