【AAAI 2019 Tutorial】95页PDF,构建面向大数据的深度学习应用,TensorFlow、Keras和Spark

2019 年 2 月 1 日 专知

【导读】Intel的Jason Dai在AAAI 2019用Tutorial 《Building Deep Learning Applications for Big Data》介绍了大数据上深度学习的场景和应用,包括目前大数据量驱动的深度学习、深度学习与大数据之间的鸿沟、基于Spark等深度学习生态圈等以及大数据深度学习在真实场景下的应用等。


Intel在AAAI 2019 Tutorial 《Building Deep Learning Applications for Big Data》介绍了目前大数据深度学习的趋势、生态、场景和应用等。就趋势而言,目前是大数据驱动的深度学习,数据量可以带来性能上的提升,但深度学习专家与目前的大数据生态圈之间具有很大的鸿沟,所以现在浮现出许多将现有深度学习工具与大数据平台融合的工作。在Spark上已经有一些面向大数据的分布式深度学习框架,如BigDL、TensorFlow on Spark等,且它们在许多实际场景用已经得到了应用。


《Building Deep Learning Applications for Big Data》的目录如下:

  • 动机

  • 趋势,真实世界场景

  • Apache Spark上的深度学习框架

  • Analytics Zoo

    • Apache Spark上的分布式TensorFlow、Keras和BigDL

  • Analytics Zoo示例

    • 狗 vs 猫, 目标检测,OpenVINO模型推断,分布式TensorFlow

  • BigDL的分布式训练

    • 数据并行训练、参数同步、扩张和收敛

  • 进阶应用

    • 文本分类,电影推荐

  • 真实世界中的应用

    • 目标检测和图像特征提取(JD.com)

    • 用Spark上的分布式TensorFlow进行产品缺陷检测(Media)

    • 基于NLP的消费者服务聊天机器人(Microsoft Azure)

    •  基于图片相似性的房屋推荐(MLSlisting)

    • 基于迁移学习的图像分类(World Bank )

    • 基于LSTM的时序异常检测(Baosight)

    • 支付交易中的欺诈检测(UnionPay)

  • 总结和问答


【教程下载】

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部分PDF内容:


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