开发者社区大数据与机器学习开源大数据平台 E-MapReduce 文章正文

10月15日社区直播【Intel MLlib：构建平台优化的Spark机器学习】

2020-10-12 2922

版权

本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

本文涉及的产品

EMR Serverless StarRocks，5000CU*H 48000GB*H

简介： Intel MLlib是一个为Apache Spark MLlib优化的软件包。它在保持和Spark MLlib兼容的同时，在底层利用原生算法库来实现在CPU和GPU上的最优化算法，同时使用Collective Communication来实现效率更高的节点间通信。我们的初步结果表明，该软件包在最小化应用改动的基础上，可以极大地提升MLlib算法的性能。

主题：

Intel MLlib：构建平台优化的Spark机器学习

时间：

10月15日

观看方式：

扫描下方二维码进钉钉群
或者登陆直播间（即回看链接）
https://developer.aliyun.com/live/245410

讲师：

吴晓昶
英特尔亚太研发有限公司大数据部门的高级软件工程师，主要研究方向为并行计算，大数据系统和机器学习，CPU和GPU的性能优化。目前关注Spark和机器学习的系统性能优化。

议题介绍：

Intel MLlib是一个为Apache Spark MLlib优化的软件包。它在保持和Spark MLlib兼容的同时，在底层利用原生算法库来实现在CPU和GPU上的最优化算法，同时使用Collective Communication来实现效率更高的节点间通信。我们的初步结果表明，该软件包在最小化应用改动的基础上，可以极大地提升MLlib算法的性能。
10.15.png

文章标签：

开源大数据平台 E-MapReduce

机器学习/深度学习

异构计算

并行计算

分布式计算

Spark

Apache

算法

大数据

关键词：

人工智能平台 PAI构建

优化apache spark

人工智能平台 PAI优化

人工智能平台 PAI平台

apache spark优化

相关实践学习

基于EMR Serverless StarRocks一键玩转世界杯

基于StarRocks构建极速统一OLAP平台

快速掌握阿里云 E-MapReduce

E-MapReduce 是构建于阿里云 ECS 弹性虚拟机之上，利用开源大数据生态系统，包括 Hadoop、Spark、HBase，为用户提供集群、作业、数据等管理的一站式大数据处理分析服务。本课程主要介绍阿里云 E-MapReduce 的使用方法。

阿里云E-MapReduce团队

请看我回答~

6月前

机器学习/深度学习数据采集人工智能

构建高效机器学习模型的五大技巧

【4月更文挑战第7天】在数据科学迅猛发展的今天，机器学习已成为解决复杂问题的重要工具。然而，构建一个既精确又高效的机器学习模型并非易事。本文将分享五种提升机器学习模型性能的有效技巧，包括数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优以及交叉验证。这些方法不仅能帮助初学者快速提高模型准确度，也为经验丰富的数据科学家提供了进一步提升模型性能的思路。

请看我回答~

89 1 1

Kevin_17

6月前

机器学习/深度学习自然语言处理搜索推荐

【机器学习】揭秘！机器学习如何助力我们高效优化文本？

Kevin_17

74 3 3

技术混子

6月前

机器学习/深度学习数据采集算法

构建高效机器学习模型：从数据预处理到模型优化

在机器学习的实践中，构建一个高效的模型并非一蹴而就。本文将深入探讨如何通过精确的数据预处理、合理的特征选择、适当的模型构建以及细致的参数调优来提升模型的性能。我们将讨论数据清洗的重要性，探索特征工程的策略，分析不同算法的适用场景，并分享模型调参的实用技巧。目标是为读者提供一套系统的方法论，以指导他们在构建机器学习模型时能够更加高效和目标明确。

技术混子

661 3 3

mrq4nk6ni2neg

6月前

机器学习/深度学习数据采集算法

构建高效机器学习模型的最佳实践

【4月更文挑战第3天】在数据驱动的时代，构建高效的机器学习模型已成为解决复杂问题的关键。本文将探讨一系列实用的技术策略，旨在提高模型的性能和泛化能力。我们将从数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优到集成学习等方面进行详细讨论，并通过实例分析展示如何在实践中应用这些策略。

mrq4nk6ni2neg

63 1 1

历年考试不作弊

6月前

机器学习/深度学习数据采集自然语言处理

构建高效机器学习模型：从数据预处理到模型优化

在机器学习的实践中，一个精确且高效的模型是成功解决问题的关键。本文将深入探讨如何从原始数据的收集与处理开始，通过选择合适的算法，再到模型的训练与优化，最终构建出一个高性能的机器学习模型。我们将讨论数据预处理的重要性、特征工程的策略、常用机器学习算法的选择标准以及超参数调整的最佳实践。通过案例分析和技术讲解，本文旨在为读者提供一个清晰的构建高效机器学习模型的蓝图。

历年考试不作弊

59 4 4

游客762btuqu5wybw666

6月前

机器学习/深度学习前端开发算法

利用机器学习优化Web前端性能的探索与实践

本文将介绍如何利用机器学习技术来优化Web前端性能，探讨机器学习在前端开发中的应用，以及通过实际案例展示机器学习算法对前端性能优化的效果。通过结合前端技术和机器学习，提升Web应用的用户体验和性能表现。

游客762btuqu5wybw666

97 13 14

游客qf4jmczx4xu2y

6月前

机器学习/深度学习算法数据挖掘

构建高效机器学习模型：从特征工程到模型调优

【4月更文挑战第4天】在数据驱动的时代，构建一个高效的机器学习模型是解决复杂问题的关键。本文将深入探讨特征工程的重要性，并分享如何通过自动化技术进行特征选择与构造。接着，我们将讨论不同的机器学习算法及其适用场景，并提供模型训练、验证和测试的最佳实践。最后，文章将展示如何使用网格搜索和交叉验证来微调模型参数，以达到最优性能。读者将获得一套完整的指南，用以提升机器学习项目的预测准确率和泛化能力。

游客qf4jmczx4xu2y

95 3 3

我不是游客20240119

6月前

机器学习/深度学习数据采集算法

构建高效机器学习模型：从数据预处理到模型优化

【4月更文挑战第5天】在机器学习领域，构建一个高效的模型并非易事。它涉及多个阶段，包括数据预处理、特征工程、模型选择、训练以及最终的评估和优化。本文深入探讨了如何通过精确的数据预处理技巧和细致的特征工程来提升模型性能，同时介绍了几种常见的模型优化策略。我们的目标是为读者提供一套实用的指导方案，帮助他们在面对复杂数据集时能够有效地构建和调整机器学习模型。

我不是游客20240119

93 2 2

肥猪肥猪-17824

6月前

机器学习/深度学习数据采集分布式计算

构建高效机器学习模型的策略与实践

在机器学习领域，构建一个高效的模型并非易事。它要求我们不仅对数据科学有深刻的理解，还要精通算法选择、数据处理和系统优化等多方面的知识。本文将深入探讨如何通过合理的数据预处理、特征工程、模型选择和调参策略，以及最终的部署优化，来构建出一个既准确又高效的机器学习模型。我们将透过案例分析，总结出一系列实用的技术和方法，旨在帮助读者提升模型性能并应对现实世界中的挑战。

肥猪肥猪-17824

32 5 5

aliyun8599273441-30642

6月前

机器学习/深度学习传感器监控

利用机器学习优化数据中心能效

在数据中心管理和运营中，能效优化是减少能源消耗、降低运营成本的关键。本文探讨了应用机器学习技术对数据中心的能效进行实时监控和优化的方法。通过分析历史数据和实时参数，构建预测模型来指导冷却系统的调整，实现智能化能源管理。结果表明，该方法可以显著提升数据中心的能源使用效率，为绿色计算提供技术支持。

aliyun8599273441-30642

107 2 2

大数据与机器学习

10月15日社区直播【Intel MLlib：构建平台优化的Spark机器学习】

主题：

时间：

观看方式：

讲师：

议题介绍：

开源大数据平台 E-MapReduce

热门文章

最新文章

相关课程

相关电子书

相关实验场景