课程介绍

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  涂威威

  第四范式资深算法科学家

  第四范式先知平台独有的大规模分布式机器学习框架 GDBT 的设计者，将 AutoML 及迁移学习应用到工业界并取得显著的效果提升。在大规模分布式机器学习系统架构、大规模机器学习算法设计和应用、在线营销系统方面有深厚积累。曾在百度凤巢从事广告点击率预估工作，设计开发了百度机器学习计算框架 ELF。

• 主题说明

  简单介绍工业界大规模分布式机器学习系统，主要介绍机器学习计算框架设计的核心目标，并分享第四范式大规模分布式机器学习计算框架设计经验，后，简单分享机器学习系统在实际应用中需要注意的常见问题。

• 适合对象

  适用于对深度学习、机器学习、自然语言处理、机器人、语音识别、推荐系统、人脸识别、SLAM等领域感兴趣的CTO、架构师、技术总监、研究员、工程师、程序员等。

• 学习要点

   

  主题大纲

  简单介绍工业界大规模分布式机器学习系统，主要介绍机器学习计算框架设计的核心目标，并分享第四范式大规模分布式机器学习计算框架设计经验，后，简单分享机器学习系统在实际应用中需要注意的常见问题。

   

   

  听众收益

  1、工业界大规模分布式机器学习整体系统介绍；

  2、大规模分布式机器学习计算框架设计经验；

  3、实际应用机器学习系统的注意点。

   

   

   

• 课时安排

  

  在线峰会交流群

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