【Spark Summit East 2017】BigDL：Spark上的分布式深度学习库-低调大师

【Spark Summit East 2017】BigDL：Spark上的分布式深度学习库

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本讲义出自Yiheng Wang在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了使用Spark构建大数据平台的分布式的深度学习框架，其结合了“高性能计算”和“大数据”的架构，为Spark上的深度学习功能提供本地支持，演讲中还分享了用户通过BigDL构建的深度学习的应用程序，BigDL允许开发者使用大数据平台进行统一数据存储、数据处理和挖掘、机器学习以及深度学习等。

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2017-02-19 00:00:00

【Spark Summit East 2017】使用Spark MLlib和Apache Solr构建实时实体类型识别系统

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Khalifeh Aljadda在Spark Summit East 2017上的演讲，由于实体查询系统中的查询一般比较短，所以由于缺少上下文信息，所以不适合使用传统的bag-of-words模型来确定实体类型，本讲义介绍了一个新颖的实体类型识别系统，该系统使用Spark MLlib和Apache Solr构建，能够结合不同来源的线索来分析出需要查询实体。

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2017-02-19 00:00:00

【Spark Summit East 2017】可扩展性机器学习的特征哈希

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Nick Pentreath在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了特征哈希是用于处理高维特性的一个功能强大的机器学习技术，特征哈希快速、简单、并且节约内存，而且适合在线学习场景，演讲中分享了特征哈希的基本功能，以及如何使用特征哈希在机器学习中的所有功能类型，并介绍了一个在Spark ML管道中使用的更加灵活和强大的转化器。

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