原生并行圖助力機(jī)器學(xué)習(xí)和可解釋性

原生并行圖助機(jī)器學(xué)習(xí)和可解釋TigerGraph解決方案顧?2019TigerGraphInc.All?2019TigerGraphInc.All?2019TigerGraphInc.All提?2019TigerGraphInc.AllRights第一部?2019TigerGraphInc.AllRights

轉(zhuǎn)化為知識(shí)、挖掘數(shù)據(jù)背后隱含信息的最好模地活文瀏覽記交

地活文瀏覽記交

推新產(chǎn)預(yù)供應(yīng)，網(wǎng)絡(luò)分收集數(shù)據(jù)，并以實(shí)體與邊的形式組 利用關(guān)系和深度分析提供數(shù)據(jù)洞?2019TigerGraphInc.All

虛擬個(gè)人助實(shí)時(shí)路徑優(yōu) 圖像識(shí)?2019TigerGraphInc.All為監(jiān)督學(xué)習(xí)提供圖特圖能提供特有而又豐富的特圖特征能應(yīng)用于各式各樣的機(jī)器學(xué)習(xí)算法圖嵌入（Graph使用圖算法實(shí)現(xiàn)非監(jiān)督學(xué)頻繁模社區(qū)發(fā)排用圖來實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算?2019TigerGraphInc.All

只取相關(guān)的數(shù)并行執(zhí)… …?2019TigerGraphInc.All第二部?2019TigerGraphInc.AllRights圖特征提取和可解釋性特征1：面特征2：房間特征3：衛(wèi)生間結(jié)果：價(jià)訓(xùn)練數(shù)據(jù)80平21200訓(xùn)練數(shù)據(jù)120平32300預(yù)測(cè)數(shù)100平22?任訓(xùn) 全新機(jī)數(shù) 學(xué)習(xí)方

的接

=我懂特征計(jì)

特征，使得模型可解釋性增?2019TigerGraphInc.All圖特征助力運(yùn)營 ?2019TigerGraphInc.All?2019TigerGraphInc.All圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GraphConvolutional節(jié)點(diǎn)分類分節(jié)點(diǎn)的，如何給所有節(jié)點(diǎn)打出高質(zhì)量的？?2019TigerGraphInc.All第三部?2019TigerGraphInc.AllRights中心點(diǎn)檢測(cè)/排序–找 比較大的?2019TigerGraphInc.All?2019TigerGraphInc.All算無向有向GSQL代碼行ConnectedStronglyConnectedYes,withreverseedgesLabelLouvainTriangle /graph-algorithm-?2019TigerGraphInc.All第四部?2019TigerGraphInc.AllRights?2019TigerGraphInc.All?2019TigerGraphInc.AllTheta1:401x25條 Theta2:26x10條輸入層401個(gè)頂20×20像素+1偏

隱藏層26個(gè)頂25個(gè)從輸入層來的頂點(diǎn)+1偏

輸出層10個(gè)頂表示0到?2019TigerGraphInc.All5000條數(shù)據(jù)拆分為兩部分，測(cè)試4000條數(shù)據(jù)，驗(yàn)證集1000條數(shù)cost神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按固定的學(xué)習(xí)率進(jìn)行cost 每一次迭代消耗0.77秒，225次迭代超過3分

Accuracyreachesafter225numberof?2019TigerGraphInc.AllRights總44?2019TigerGraphInc.AllRights軟件、硬件要求 /admin/admin-guide/hw-and-sw-開發(fā)者版本 安裝指南 /admin/admin-guide/installation-and-configuration/installation-and-安裝指南 /docker-技 ： ?2019TigerGraphInc.All大數(shù)據(jù)分析 實(shí)踐專如何構(gòu)建“正確”的云平 系云軸 架構(gòu)師。負(fù)責(zé)ZStack私有云的網(wǎng)絡(luò) 領(lǐng)域多個(gè)產(chǎn)品特的研發(fā)在ArchSummit、PyCon等大會(huì)中做過技 OpenStack、MidoNet、Buildbot多個(gè)開源項(xiàng)目做過貢獻(xiàn)。在Linux網(wǎng)絡(luò)、 做正確有多混沌工程 和 談ZStackZStack是一個(gè)極致產(chǎn)品化、高性能、智能的私有云平在做云平臺(tái)的前幾年 借助開 ：OCFS2、XFS、 ZStack2015~2018CephCommunity+OCFS2+LocalStorage+2018SharedBlock管SAN2019Mini完整發(fā)揮物理性極低延快速部SAN家、品牌無要Mini近乎完整物理性低成快速部高穩(wěn)定 做正確有多PostgreSQLvsPG使用writeback的機(jī)制，這樣系統(tǒng)可能 默默writeback時(shí)出此時(shí)IOlayer/XFS對(duì)臟頁做AS_EIO記，調(diào)用fsync返回但fsync()實(shí)際上存在一個(gè)未文檔化的、clear-error-and-continue的機(jī)也就是你下一次再調(diào)用fsync()時(shí)如果沒有新的標(biāo)記的臟頁，可能就返回成功了AllFileSystemsAreNotCreated上層開發(fā)者往往認(rèn) 一致性是最基礎(chǔ)的保實(shí)際 一致難度也是很高從文件系統(tǒng)到數(shù)據(jù)庫，已經(jīng)被大家找出無數(shù)與互聯(lián)網(wǎng)廠商解決的問題不同，但難度一樣不小不同廠商 設(shè)不同廠商的多路徑配不同的服務(wù)器硬客戶升級(jí)條件不有的客戶希望部署完再也不要升級(jí)聯(lián)網(wǎng)條件不一些客戶機(jī)房 都不允許運(yùn)維水平不客戶說：我覺得平臺(tái)API、Agent下命令、DM設(shè)備操作、分布式鎖、多路徑、SCSI、控制平面和數(shù)據(jù)平面同樣重甚至控制面具有更可怕的破壞TLA+2002年Specifying2015年HowAmazonWebServicesUsesFormalMethods2018TLAMongoDB,Elasticsearch應(yīng)StateSpace無法轉(zhuǎn)換成代碼，因此在翻譯時(shí)可能出Spec的正確性如何驗(yàn)外部依賴的正確但涉及算法正確性的證明，形式化證明依然是不可替代 /UBC-混沌工程 和 談單機(jī)應(yīng)用向集群應(yīng)基于系統(tǒng)編程向基于服務(wù)編對(duì)于基礎(chǔ)設(shè)施軟件可以借鑒嗎長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行，隨機(jī)動(dòng)反復(fù)迭代測(cè)數(shù)以萬次的調(diào)用傳統(tǒng)方法傳統(tǒng)方法的缺點(diǎn)