针对分布式机器学习场景下的异步通信做了专门优化，相比较传统的MPI通信性能提升多少倍？
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AI：机器学习、深度学习在实际应用(工业应用)中的步骤流程框架、实际场景(案例)之详细攻略
机器学习/深度学习场景实际应用1、分类问题案例Kaggle Titanic：Titanic: Machine Learning from Disaster2、回归问题案例Kaggle—House Prices: Advanced Regression Techniques：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-tech....
将Flink扩展到机器学习场景的 Flink AI Extended
Flink AI 扩展Flink AI Extended 是一个将 Flink 扩展到各种机器学习场景的项目。目前它包含以下两个子项目。Flink 人工智能流程Flink AI Flow 是一个连接大数据和人工智能的开源框架。它将整个机器学习项目生命周期作为一个统一的工作流进行管理，包括特征工程、模型训练、模型评估、模型服务、模型推理、监控等。 在整个工作流中，Flink 作为通用计算引擎。除了....
新场景 + 新应用，Flink 在机器学习领域的生产落地
人工智能与机器学习被称为未来十大科技之一。随着全球移动互联网和物联网的发展，机器学习和 AI 相关技术的应用范围越来越广，而这背后都离不开数据与算力的强大支撑。企业如何借助 Apache Flink 强大算力为机器学习应用赋能？业界有哪些 Flink 机器学习的落地实践？ 12月13日-15日，Flink Forward Asia 2020 机器学习专场，聚焦 Apache Flink 在机...
海量数据场景下机器学习模型训练方案
实际处理和解决机器学习工程化问题过程中，我们很难通过单点完成机器学习模型的训练。这些场景包括在线推荐，CTR预估，Lookalike营销等，当有上亿条数据，上千上万维特征，这些应用涉及到的数据量在10G以上甚至TB级别，那么该如何基于海量数据来训练模型呢？ 增量学习与特征选择 增量学习 增量学习即使用小batch的数据中进行学习（有时候也称为online learning）是这种学习方式的核心，....
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