腾讯发布全栈机器学习平台Angel 3.0 增强了Spark的特征选择功能

　　日前，腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。这是一个全栈的机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段，超过50万行代码，在GitHub上Star数已超过4200，Fork数超过1000。

　　Angel的特征工程模块基于Spark开发，增强了Spark的特征选择功能，同时使用特征交叉和重索引实现了自动特征生成。这些组件可以无缝地整合进Spark的流水线。为了让整个系统更加的智能，Angel 3.0新增了超参数调节的功能，目前支持3种算法：随机搜索，网格搜索和贝叶斯优化。在模型服务方面，Angel 3.0提供了一个跨平台的组件Angel Serving， Angel Serving不仅可以满足Angel自身的需求，还可以为其他平台提供模型服务。

　　自2016年年初在腾讯内部上线以来，Angel 已应用于微信支付、QQ、腾讯视频、腾讯社交广告及用户画像挖掘等业务。2017 年6 月，Angel 在Github 上低调开源。2018年9月，Angel 2.0版本发布，支持千亿级模型维度训练，同时算法库也更加丰富，首次引入了深度学习算法和图算法。截至目前，Angel在GitHub上Star数已超过4200，Fork数超过1000。Angel项目目前总共有38为代码贡献者，其他包括8位committer，他们总共提交了超过2000 commit。

关注“258企业服务平台“官方微信公众号，每日获取最新前沿资讯，热点产品深度分析！