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2016年8月3-4日:培训
2016年8月4-6日:会议
北京,中国

Petuum:一种新型的分布式大数据机器学习平台

16:20–17:00 2016年8月05日
数据科学与高级分析
地点: 报告厅(Auditorium)

必要预备知识

了解大数据;人工智能

描述

机器学习是从大数据中提取有价值信息的关键技术。和传统的计算不同,面向机器学习的计算具有显著的特性,这些特性在已有的分布式平台上通常没有很好地被利用。在这个报告中,我们将介绍Petuum,一个面向大数据机器学习的新型分布式平台,Petuum基于对机器学习算法特性的深度总结,在系统层面和算法层面进行了全新的设计和实现,在性能上获得了显著提升,为大数据机器学习提供了一个通用的高效引擎平台。报告中将用若干典型模型(包括:深度学习、主题模型、矩阵低秩分解等)作为例子阐述实际的性能。

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朱军

清华大学

朱军,清华大学计算机系副教授、博士生导师、智能技术与系统国家重点实验室教学副主任、卡内基梅隆大学兼职副教授。主要从事机器学习、贝叶斯统计等基础理论、高效算法及相关应用研究,在国际重要期刊与会议JMLR、PAMI、ICML、NIPS等发表学术论文70余篇。受邀担任人工智能与模式识别著名杂志TPAMI的编委,担任机器学习国际大会ICML2014地区联合主席, 担任ICML (2014–2016)、NIPS (2013, 2015)、UAI (2014–2016)、IJCAI2015、AAAI2016等国际会议的领域主席。获微软学者、中国计算机学会优秀博士论文奖、中国计算机学会青年科学家奖、国家优秀青年基金、中创软件人才奖等,入选IEEE Intelligent Systems杂志评选的“AI’s 10 to Watch”、国家“万人计划”青年拔尖人才、及清华大学221基础研究人才计划。

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