在学习过程中,你将了解:1、先进的分布式深度学习平台;2、数据准备工作;3、不同的数据如何对同一个模型产生影响;4、数据的分布如何对训练产生影响;5、如何把不同的数据结构转换成各种深度学习框架所能识别的格式;6、并行化训练过程,并行化训练模式,差异点,监控和优化功能;7、优化算法分享;8、训练阶段常见问题,如何识别问题并给出修改模型的建议。
你将收获
适用人群
所有人
课程介绍
你是否曾经面对多个优化算法不知所措?或者无法自由选择学习框架?又或许因为Caffe,Tensorflow, Theano, Torch的诸多参数设置而烦恼?或简单的认为只要有大数据就可以训练计算 机了?如果你不懂复杂的数学、统计学理论,还能做训练吗?...... 带着十万个为什么,让我们与深度学习技术讲师一起,了解基于Spark的分布式数据探索、机器学习/深度学习和认知计算。
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