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內容簡介
超越多顯卡多機器:分散式機器學習超速實戰
在Hadoo/Spark/Mahout/Tensorflow上跑多機器多片GPU的機器學習
機器學習在神經網路和GPU流行起來之後大放異彩,連販夫走足都CNN/RNN朗朗上口,然而許多企業/研究機關/學校在花了大筆預算購買昂貴的硬體時,卻不知如何採購,更不用說如何應用這些硬體來進行研發或產品開發了。本書作者是知名電商的創辦人,其不止在機器學習上有十足的實務經驗,在面對大量資料的場景下,更能利用前人的智慧,用上了Big Data最流行的Hadoop/Spark平台。尤有甚者,在新一代的AI函數庫面世時,也能充分利用這些函數庫的GPU加速,將多機器,多GPU的資源應用在大型專案上。
▌業界獨有
全書以Hadoop/Spark為基礎,加上使用了最流行的TensorFlow on Hadoop,更使用了分散式系統最老牌的Mahout,有別於一般只介紹Python/TensorFlow的坊間書籍,是市場上唯一僅有完整從Hadoop一直延伸到神經網路。
▌內容完整豐富
本書以分散式機器學習為主線,以實戰為主要目的。共分為8章,分別介紹網際網路公司巨量資料和人工智慧、巨量資料演算法系統架構、巨量資料基礎、Docker容器、Mahout分散式機器學習平台、Spark分散式機器學習平台、分散式深度學習實戰、完整工業級系統
機器學習在神經網路和GPU流行起來之後大放異彩,連販夫走足都CNN/RNN朗朗上口,然而許多企業/研究機關/學校在花了大筆預算購買昂貴的硬體時,卻不知如何採購,更不用說如何應用這些硬體來進行研發或產品開發了。本書作者是知名電商的創辦人,其不止在機器學習上有十足的實務經驗,在面對大量資料的場景下,更能利用前人的智慧,用上了Big Data最流行的Hadoop/Spark平台。尤有甚者,在新一代的AI函數庫面世時,也能充分利用這些函數庫的GPU加速,將多機器,多GPU的資源應用在大型專案上。
▌業界獨有
全書以Hadoop/Spark為基礎,加上使用了最流行的TensorFlow on Hadoop,更使用了分散式系統最老牌的Mahout,有別於一般只介紹Python/TensorFlow的坊間書籍,是市場上唯一僅有完整從Hadoop一直延伸到神經網路。
▌內容完整豐富
本書以分散式機器學習為主線,以實戰為主要目的。共分為8章,分別介紹網際網路公司巨量資料和人工智慧、巨量資料演算法系統架構、巨量資料基礎、Docker容器、Mahout分散式機器學習平台、Spark分散式機器學習平台、分散式深度學習實戰、完整工業級系統
作者簡介
陳敬雷
作者簡介
陳敬雷
充電了麼創始人。擁有十幾年互聯網從業經驗,在技術領域,尤其在大數據和人工智慧方向有豐富的演算法工程落地實戰經驗。目前專注於大數據和人工智慧驅動的上班族線上教育行業,研發了充電了麼App,用深度學習演算法、NLP、推薦引擎等技術來高效提升線上學習效率。
陳敬雷
充電了麼創始人。擁有十幾年互聯網從業經驗,在技術領域,尤其在大數據和人工智慧方向有豐富的演算法工程落地實戰經驗。目前專注於大數據和人工智慧驅動的上班族線上教育行業,研發了充電了麼App,用深度學習演算法、NLP、推薦引擎等技術來高效提升線上學習效率。
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