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大数据的分布式机器学习的策略与原则 评分:

大数据的发展已经引领了对能够学习包含数百万至数十亿参数的复杂模型的机器学习系统的新需求,以保证足够的能力来消化海量的数据集,提供强大的预测分析(如高维潜特征、中介表示和决策功能)。为了在这样的尺度上,在成百上千台的分布式机器集群中运行机器学习算法,关键往往是要投入显著的工程性的努力——有人可能会问,这样的工程是否还属于机器学习的研究领域?考虑到如此"大"的机器学习系统可以极大地从根植于机器学习的统计和算法的理解中受益——因此,机器学习的研究人员应该不会回避这样的系统设计——我们讨论了一系列从我们近来对工程尺度的机器学习解决方案的研究中提炼的原则和策略。这些原则和策略从机器学习的应用连续跨越到它的工程和理论研究,以及大型机器学习的系统和架构的 发展,目标是了解如何使其有效、广泛地适用,并以收敛和缩放保证支持。它们关注的是机器学习研究传统上注意较少的四个关键问题:一个机器学习程序怎样能分布到一个集群中去?机器学习计算怎样能通过机器间的交流连接起来?这样的交流是如何被执行的?机器间应该交流的内容是什么?通过揭示机器学习程序所独有的,而非常见于传统计算机程序中的基础性的统计和算法上的特点,并通过剖析成功案例,以揭示我们如何利用这些原则来同时设计和开发高性能的分布式机器学习软件以及通用的机器学习框架,我们为机器学习的研究人员和从业者提供了进一步塑造并扩大机器学习与系统之间的领域的机会。
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基于大数据分布式机器学习策略原则

随着人工智能的快速发展,分布式机器学习开始成为社会生产建设中重要工具。大数据技术的应用,丰富了分布式机器学习的策略,进一步拓展了应用空间,提高了应用价值。基于此,本文分析了基于大数据下分布式机器学习特点,然后根据分布式机器学习的实际需要,从分配与调度、计算与通信连接等方面进行探讨,围绕着分布式机器学习的基本原则,寻找科学、合理的学习策略。

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本书旨在全面介绍分布式机器学习的现状,深入分析其中的核心技术问题,并且讨论该领域未来的发展方向。全书共12章。第1章是绪论,向大家展示分布式机器学习这个领域的全景。第2章介绍机器学习的基础知识。第3章到第8章是本书的核心部分,向大家细致地讲解分布式机器学习的框架及其各个功能模块。其中第3章给出整个分布式机器学习框架的综述,而第4章到第8章则分别针对其中的数据与模型划分模块、单机优化模块、通信模块、数据与模型聚合模块加以介绍。接下来的三章是对前面内容的总结与升华。其中第9章介绍由分布式机器学习框架中不同选项所组合出来的各式各样的分布式机器学习算法,第10章讨论这些算法的理论性质,第11章则介绍几

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