一站式机器学习平台架构的搭建

阅读数:172 2019 年 9 月 14 日 16:52

一站式机器学习平台架构的搭建

ArchSummit 深圳 2018 大会上,尹非凡讲师做了《一站式机器学习平台架构的搭建》主题演讲,主要内容如下。

演讲简介

互联网几年来的发展已由数据的在线化,过渡到流程的自动化,目前我们正处于人工智能的风口,即:决策智能化。机器学习、人工智能算法变得越来越重要。配送作为外卖平台闭环链条上重要的一环,在线下的运营中积累了大量的数据,这就为我们在配送过程中运用机器学习的方法进行效率优化,运营成本的优化打下基础。目前配送的多个业务都已经可以看到算法的身影,比如运单调度,定价,时间预测等等。

为了提升机器学习研发效率,支撑算法的运用和快速迭代,厘清算法和工程的边界,我们在整合已有的支撑机器学习工具的基础上,围绕数据构建闭环,以平台化的思维搭建了一站式的机器学习平台。

模型管理平台:统一算法模型格式,为算法模型的发现、部署、切换提供支持,同时支持分区模型和超大模型;

数据图谱:在数据分层的基础上多维度索引元数据,解决算法工程师找数据的问题;

特征平台:为线下特征生产提供统一口径、为线上特征获取提供稳定高效的接口,支撑线上高并发;

AB 实验平台:为线上实验提供分流、埋点和实验效果自动评估服务;

机器学习定义语言(MLDL):定义机器学习全流程(数据清洗、数据抽取、构造训练数据集、模型训练、模型评估、线上预测)。

演讲提纲

  1. 配送业务简介
  2. 机器学习在美团配送中的应用
  3. 美团配送算法数据平台
  4. 演进方向与展望

听众受益点

  • 机器学习全流程如何落地?
  • 如何高效支持算法快速迭代?

讲师介绍

尹非凡

美团 资深技术专家

于 2015 年加入美团,现主要负责美团外卖配送部门机算法数据平台和 LBS 平台,LBS 系统、定价系统、动态预测系统和天平爆单系统研发工作。拥有多年互联网研发以及架构设计经验,在高并发、高可用以及性能优化方面积累了丰富的经验。

一站式机器学习平台架构的搭建

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一站式机器学习平台架构的搭建

完整演讲 PPT 下载链接

https://archsummit.infoq.cn/2018/shenzhen/schedule

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