阿里云机器学习平台编程模型演进之路.pptx

阿里云机器学习平台编程模型演进之路 阿里云机器学习平台编程模型演进之路是阿里云云栖社区主办的机器学习平台，可以为用户提供一站式的数据挖掘建模平台。该平台致力于建设数据清洗、特征处理、模型训练、模型生命周期管理、在线预测等功能。 编程模型演进 - MapReduce编程模型： MapReduce编程模型是阿里云机器学习平台的核心组件之一，该模型解决了分布式难题，计算任务的划分和调度、数据的分布式存储和划分、计算任务的同步、计算节点的容错与恢复等问题。MapReduce编程模型可以将计算任务分成两个操作：Map和Reduce。Mapper负责将输入数据分成小块，然后将其传输到Reducer，Reducer将Mapper的输出结果组合成最终结果。 MapReduce编程模型有很多优点，例如不同计算任务之间独立，数据并行度高，适合不需要不同节点通信的机器学习算法。TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）评价某一单词对于某篇文档的重要性，TF = COUNT(Word, Document) / SIZE(Document)，IDF = log(N / docs(Word, Document))。 编程模型演进 - MPI编程模型： MPI编程模型是阿里云机器学习平台的另一个重要组件，_MPI（Message Passing Interface）是一个消息传递接口，提供了Send、Receive、Bcast、AllReduce等功能。MPI编程模型支持单机多Instance和多机多Instance，高度灵活，描述能力强，广泛应用于科学计算。 阿里云机器学习平台基于PAI MPI实现的逻辑回归是逻辑回归算法的实现，逻辑回归算法是常用的分类算法，用于预测特定事件的概率。逻辑回归模型函数、损失函数、梯度下降等概念。 编程模型演进 - PAI Parameter Server： PAI Parameter Server是一个独立自研设计实现的框架，支持上百亿超大规模特征，多种数据切分方式、模型分片、高速通信框架、优化内存使用、支持节点容错等功能。 新的挑战 - Deep Learning深度学习： Deep Learning深度学习是机器学习的热门领域，阿里云机器学习平台提供了多种深度学习框架，例如TensorFlow、Caffe等。TensorFlow是谷歌第二代深度学习框架，支持各种神经网络，高度灵活，丰富的社区生态。 阿里云机器学习平台提供了多种机器学习算法和工具，例如机器学习即服务、数据清洗、特征工程、模型训练、模型评价等。用户可以根据需要选择适合的算法和工具，快速构建机器学习模型。 阿里云机器学习平台编程模型演进之路是阿里云云栖社区主办的机器学习平台，提供了多种机器学习算法和工具，帮助用户快速构建机器学习模型，解决实际问题。