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Databricks推出机器学习的开源多云框架,简化分布式深度学习和数据工程

Databricks研究调查的初步结果显示,96%的组织认为数据相关的挑战是将AI项目移至生产时最常见的障碍。数据是人工智能的关键,但数据和人工智能则处在孤岛中。Databricks是统一分析领域的领导者,由Apache Spark的原创者创建,利用统一分析平台解决了这一AI难题。今天在旧金山召开的Spark + AI峰会上,由4,000位数据科学家,工程师和分析领导者组成的年度盛会,为企业降低AI创新障碍创造了新的能力。这些新功能统一了数据和AI团队和技术:用于开发端到端机器学习工作流的MLflow,用于ML的Databricks Runtime以简化分布式机器学习,用Databricks Delta以提高数据的可靠性和性能。

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229页,CMU博士张浩毕业论文公布,探索机器学习并行化的奥秘

机器之心报道 机器之心编辑部 CMU 机器人研究所张昊(Hao Zhang)博士论文新鲜出炉,主要围绕着机器学习并行化的自适应、可组合与自动化问题展开。 随着近年来,机器学习领域的创新不断加速,SysML 的研究者已经创建了在多个设备或计算节点上并行机器学习训练的算法和系统。机器学习模型在结构上变得越来越复杂,许多系统都试图提供全面的性能。尤其是,机器学习扩展通常会低估从一个适当的分布策略映射到模型所需要的知识与时间。此外,将并行训练系统应用于复杂模型更是增加了非常规的开发成本,且性能通常低于预期。 近日,

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