Strata Data Conference Beijing教學輔導課 [報告廳議題介紹]

用TensorFlow進行深度學習

TensorFlow是一個流行的開源機器學習庫，特別適合進行深度學習。本輔導課會通過實際的例子來介紹機器學習和深度學習。我們會指導參會者自己動手來使用TensorFlow和TensorBoard進行練習。

我們將講解TensorFlow的基本知識，從矩陣相乘到簡單的線性分類器。隨後會使用更高層的API（比如layer或estimator）構建一個深度神經網路。我們還會講解資料準備的技術以及瀏覽一下最新的開源的研究模型。

最後，我們會討論一下如何在生產系統上使用TensorFlow Serving來部署模型。TensorFlow Serving是一個高效能的開源服務系統，專門設計來執行通過機器學習得到的模型。

使用Apache Spark和BigDL來構建深度學習驅動的大資料分析

深度學習已經在很多的領域（例如計算機視覺、自然語言處理和語音識別等）取得了頂尖水準的表現，對工業界有極大的潛在應用價值。我們應該注意到深度學習和大資料的聯絡非常得緊密。首先，深度學習的模型需要使用大量的資料來訓練，這就是為什麼它直到大資料時代才開始蓬勃發展。其次，現在絕大部分的大資料都是視訊、音訊和文字資料，非常適合使用深度學習演算法來處理。為了能釋放深度學習的能力，我們就應該把它運用在大資料的環境裡。

工業界已經構建了豐富的大資料生態系統，從分散式資料儲存，到高速流計算系統，以及資料處理引擎。Apache Spark就是一個廣為人知的大資料處理引擎。它提供了一個完整的框架來統一支援不同的大資料任務（SQL、流計算和機器學習）。大家已經使用它構建了大量的大資料應用。

這就是為什麼我們要引入BigDL。BigDL是一個基於Apache Spark的大資料分散式的深度學習框架。它整合了“高效能運算”和“大資料”架構的優點，為Spark提供了原生的深度學習的支援。同時為現成的使用單節點的開源深度學習框架（如Caffeh和Torch）帶來了數量級的效能速度提升，併為它們提供了基於Spark架構的對深度學習任務的水平擴充套件的能力。

在這個教學課程裡，我們會介紹BigDL的功能，用例子來展示如何進行開發。我們還會分享我們的使用者是如何在他們的深度學習應用（如影象識別、物體檢測和自然語言處理等）中採用BigDL的案例。這些案例顯示了使用者可以使用他們的大資料平臺（例如使用Apache Hadoop和Spark）作為一個統一的資料分析平臺來進行資料儲存、資料處理和挖掘、特徵工程、傳統的（非深度）機器學習和深度學習等各種任務。

---

---

Strata Data Conference北京站已經開啟註冊系統，閱讀原文可瀏覽截止到目前為止的講師名單和已經確認的議題，最優惠票價期截止到5月5日為止，儘快註冊以確保留位。