PAI分布式机器学习平台编程模型演进之路
在云栖计算之旅第5期—大数据与人工智能大会上，来自阿里云大数据事业部的九丰分享了《PAI分布式机器学习平台编程模型演进之路》。他主要介绍了在集团中使用机器学习解决大数据问题时如何通过编程模型的演进逐步解决业务上的痛点。
如何快速在阿里云上构建自己的机器学习应用
在2017云栖大会深圳峰会开源专场上，阿里云容器服务技术专家车漾做了题为《在阿里云上构建机器学习应用》的精彩演讲，车漾首先从2016年深度学习最火的两个应用AlphaGo与Prisma谈起，从宏观层面分享了机器学习以及深度学习所做的事情，并就Prisma的发展故事谈起，为大家介绍了应该学会以工程思想思考和解决问题，并着重介绍了阿里云基于容器服务的机器学习解决方案架构设计以及如何借助阿里云快速搭建自己的机器学习应用，精彩不容错过。
用GPU进行TensorFlow计算加速
小编说：将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。为了加速训练过程，本文将介绍如何如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一些常用参数。
隐私与机器学习，二者可以兼得吗？
隐私数据与机器学习看似矛盾，其实不然。如何有效保护机器学习训练中的隐私数据？谷歌专家给出了答案——PATE框架，就算你不太懂隐私保护的知识，也可以通过PATE框架来保护机器学习里的训练数据。
Keras多GPU训练指南
随着Keras（v2.0.8）最新版本的发布，使用多GPU 训练深度神经网络将变得非常容易，就跟调用函数一样简单!利用多GPU，能够获得准线性的提速。
