Machine learning on Hadoop

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在 HDP 上开发、部署、运营深度学习软件基础设施,覆盖 Deep learning on hadoop, Deep learning on spark 等领域。
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这里主要在[[Hortonworks]]  (HDP & HDF & HCP) 上进行机器学习和深度学习。
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在 HDP 上开发、部署、运营机器学习 & 深度学习软件基础设施,覆盖 Deep learning on hadoop, Deep learning on spark 等领域。
  
 
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*[https://zh.hortonworks.com/solutions/advertising/ Hadoop is Transforming Advertising]
  
 
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*雅虎[https://github.com/yahoo/CaffeOnSpark CaffeOnSpark]将深度学习带入Hadoop和Spark集群,[http://www.infoq.com/cn/news/2015/10/Hadoop-Caffe-Spark 雅虎如何在Hadoop集群上实现大规模分布式深度学习]。
 
*雅虎[https://github.com/yahoo/CaffeOnSpark CaffeOnSpark]将深度学习带入Hadoop和Spark集群,[http://www.infoq.com/cn/news/2015/10/Hadoop-Caffe-Spark 雅虎如何在Hadoop集群上实现大规模分布式深度学习]。
 
*[[DMP on HDP]]
 
*[[DMP on HDP]]
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*[[OpenAds]]和[[灰狐推荐]]
  
 
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*[http://blog.cloudera.com/blog/2017/04/bigdl-on-cdh-and-cloudera-data-science-workbench/ BigDL: Distributed Deep Learning Library for Apache Spark]
 
*[http://blog.cloudera.com/blog/2017/04/bigdl-on-cdh-and-cloudera-data-science-workbench/ BigDL: Distributed Deep Learning Library for Apache Spark]
  
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[[category:machine learning]]
 
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[[category:hortonworks]]
 
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2018年11月9日 (五) 03:33的最后版本

Machine learning & Deep learning on Apache Hadoop

目录

[编辑] 简介

这里主要在Hortonworks (HDP & HDF & HCP) 上进行机器学习和深度学习。

在 HDP 上开发、部署、运营机器学习 & 深度学习软件基础设施,覆盖 Deep learning on hadoop, Deep learning on spark 等领域。

[编辑] 好处

在HDP(Hadoop)上进行深度学习主要有以下好处:

  • 深度学习直接在Hadoop集群上执行,可以避免数据在Hadoop集群和单独的深度学习集群之间移动;
  • 同Hadoop数据处理和Spark机器学习管道一样,深度学习也可以定义为Apache Oozie工作流中的一个步骤;
  • YARN可以与深度学习很好地协同,深度学习的多个实验可以在单个集群上同时进行。与传统方法相比,这使得深度学习极其高效。

[编辑] 指南

[编辑] 项目

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