【Spark Summit East 2017】大数据赋能机器学习-低调大师

【Spark Summit East 2017】大数据赋能机器学习

2017-02-18 679 89

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本讲义出自Jiao Wang与Yiheng Wang在Spark Summit East 2017上的演讲，在今天的互联网应用和新兴智能系统中，人工智能扮演着非常重要的角色，这驱动着需求的扩展以及分布式大数据分析能力与深度学习的能力的提升。在演讲中Jiao Wang与Yiheng Wang分享了Intel以及用户使用开源的Apache Spark分布式深度学习库BigDL构建的大数据机器学习应用。

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2017-02-19 00:00:00

【Spark Summit East 2017】Spark + Flashblade

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Brian Gold在Spark Summit East 2017上的演讲，现代基础设施和应用程序会产生大量的日志和遥测数据，Pure Storage能从工程台、制造伙伴和测试站的运行的存储系统获取超过5PB第一手日志数据，演讲中介绍了Pure Storage公司从扩展数据仓库以及利用Apache Spark的功能满足分析需求的过程中吸取的经验教训。

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2017-02-19 00:00:00

【Spark Summit East 2017】实时业务数据分析

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Manish Gupta在Spark Summit East 2017上的演讲，当Redis作为分布式共享内存数据存储来进行类似时间序列数据范围查询分析的时候可以帮助Spark加速45倍。使用Redis的机器学习模型redis-ml将可以允许多应用程序同时使用相同的模型，并对于这些模型的分类和执行进行加速。

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