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

【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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