本篇內(nèi)容主要講解“Dagli是什么”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“Dagli是什么”吧!

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盡管機器學(xué)習(xí)的發(fā)展每天都在增長，但是來自Algorithmia的一項調(diào)查顯示，大多數(shù)企業(yè)花費 8到90天的時間來部ML模型。大多數(shù)人將責(zé)任歸咎于無法擴展，其次是模型可重復(fù)性方面的挑戰(zhàn)，例如缺乏官方認(rèn)可和工具不足。

LinkedIn最近開放了Dagli的源代碼，Dagli是一種用于Java和其他JVM語言的機器學(xué)習(xí)庫。該庫使您可以輕松起草抗錯誤，可理解，可修改，可維護(hù)和可部署的模型管道，而不會招致技術(shù)負(fù)擔(dān)。

有向無環(huán)圖由頂點和邊組成，每個邊從一個頂點指向另一個頂點。使用Dagli，模型管道可表示為用于訓(xùn)練和推理的有向無環(huán)圖。Dagli環(huán)境通過提供流水線定義（例如靜態(tài)類型，幾乎普遍存在的不變性和其他特征）來防止大多數(shù)可能的邏輯錯誤。

LinkedIn的自然語言處理研究科學(xué)家Jeff Pasternack表示，機器學(xué)習(xí)模型通常是集成管道的一部分。這使生產(chǎn)管道的建設(shè)，培訓(xùn)和部署更具挑戰(zhàn)性。為了同時進(jìn)行訓(xùn)練和推理，通常需要重復(fù)或外部工作來產(chǎn)生使模型的未來發(fā)展和維護(hù)變得復(fù)雜的無彈性膠粘代碼。

Dagli在服務(wù)器，Hadoop，命令行界面，IDE和其他熟悉的JVM設(shè)置上運行。可以直接使用許多管道組件，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，邏輯回歸，F(xiàn)astText，梯度增強決策樹，交叉驗證，交叉訓(xùn)練，特征選擇，數(shù)據(jù)讀取器，評估和特征轉(zhuǎn)換。

Dagli提供了通往易于維護(hù)的卓越功能和可投入生產(chǎn)的AI模型的途徑。這為數(shù)據(jù)專業(yè)人員提供了可擴展的模型，該模型可以長期利用現(xiàn)有的JVM技術(shù)堆棧。對于經(jīng)驗不足的軟件工程師，Dagli提供了可與JVM語言和工具一起使用的API，旨在避免常見的邏輯錯誤。

主要目的是創(chuàng)建易于編寫，修改和部署的高效且可用于生產(chǎn)的模型。高效的生產(chǎn)避免了通常伴隨的技術(shù)債務(wù)和長期維護(hù)挑戰(zhàn)。Dagli使用現(xiàn)代的高度多核處理器和功能強大的圖形卡來有效地單機訓(xùn)練這些真實模型。

在領(lǐng)英使LinkedIn公平工具包LiFT 可用后，Dagli被釋放 。它是一個開源軟件庫，旨在測量AI和機器學(xué)習(xí)工作流程中的公平性。早些時候，LinkedIn還發(fā)布了DeText，這是一個用于與自然語言過程相關(guān)的排名，分類和語言生成任務(wù)的開源框架。它利用應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語義匹配來學(xué)習(xí)搜索和推薦實踐中的成員意圖。

到此，相信大家對“Dagli是什么”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！