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大规模机器学习平台的架构与实际应用
录制于:

| 作者 刘彦东 关注 1 他的粉丝 发布于 2018年2月28日 | QCon上海2018 关注大数据平台技术选型、搭建、系统迁移和优化的经验。
40:06

概要
随着机器学习在业界的应用越来越广,许多的公司已经把很多业务中的关键决策交给了人工智能。随着业务的增加,这就涉及到人工智能工作的平台化,系统化,这其中包括数据,算法,模型管理,可视化,部署等等一系列工作。此次演讲我会结合我最近几家公司工作的实际经验,和大家分享一下大规模机器学习平台的理论和实践经验。

个人简介

刘彦东,现任网易传媒技术副总裁,负责人工智能在新闻流中的应用。之前在 Uber 负责机器学习平台工作。在顶级会议和期刊上发表机器学习相关论文 20 多篇,引用数超过 1000 次。

QCon是由InfoQ主办的全球顶级技术盛会,每年在伦敦、北京、东京、纽约、圣保罗、上海、旧金山召开。自2007年3月份首次举办以来,已经有超万名高级技术人员参加过QCon大会。QCon内容源于实践并面向社区,演讲嘉宾依据热点话题,面向5年以上的技术团队负责人、架构师、工程总监、高级开发人员分享技术创新和最佳实践。

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