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年 月發表於計算機科學。可在知網下載。 本文內容 摘要 分布式機器學習的核心思想 分而治之 。分布式機器學習是機器學習的研究領域之一。分布式機器學習的主流平台有Spark MXNet Petuum TensorFlow及PyTorch。本文對這些平台深入總結,分析對比其特性。其次,從數據並行和模型並行兩方面深入闡述了機器學習算法的分布式實現方式,而后依照整體同步並行模型 異步並行模型和延遲異步並 ...
2020-07-16 17:00 0 514 推薦指數:
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/391187949 分布式機器學習也稱為分布式學習 ,是指利用多個計算節點(也稱為工作者,Worker)進行機器學習或者深度學習的算法和系統,旨在提高性能、保護隱私,並可擴展至更大規模的訓練數據和更大的模型。如圖所示,一個由三個工作者 ...
機器學習正在迅速改變我們的世界。我們幾乎每天都會讀到機器學習如何改變日常的生活。 人工智能和大數據時代,解決最有挑戰性問題的主流方案是分布式機器學習! 《分布式機器學習:算法、理論與實踐》電子書資料全面介紹分布式機器學習的現狀,深入分析其中的核心技術問題,並且討論該領域未來 ...
1.什么是MLBaseMLBase是Spark生態圈的一部分,專注於機器學習,包含三個組件:MLlib、MLI、ML Optimizer。 ML Optimizer: This layer aims to automating the task of ML pipeline ...
歡迎轉載,轉載請注明:本文出自Bin的專欄blog.csdn.net/xbinworld。 技術交流QQ群:433250724,歡迎對算法、技術、應用感興趣的同學加入。 文章索引::”機器學習方法“,”深度學習方法”,“三十分鍾理解”原創系列 2017年3 月,谷歌大腦負責人 ...
引子 轉載請注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/46676515 又是好久沒寫博客,記得有一次看Ng大神的訪談 ...
關於機器學習算法分類與經典算法綜述 1 背景 機器學習領域的著名學者湯姆·米切爾(Tom Mitchell)將機器學習定義為:對於計算機程序有經驗E、學習任務T和性能度量P,如果計算機程序針對任務T的性能P隨着經驗E不斷增長,就稱這個計算機程序從經驗E學習。這個定義比較簡單抽象,隨着對機器學習 ...
1 分布式機器學習、聯邦學習、多智能體介紹 最近這三個方面的論文都讀過,這里寫一篇博客歸納一下,以方便搞這幾個領域的其他童鞋入門。我們先來介紹以下這三種機器學習范式的基本概念。 1.1 分布式機器學習介紹 分布式機器學習(distributed machine learning),是指利用 ...