從統計機器學習視角理解深度學習：演算法、理論與可擴充套件計算

摘要： 如何將深度學習等AI演算法應用到實際場景裡，不是一件容易的事情。 2016年，卡耐基梅隆大學電腦科學院的終身教授邢波（Eric Xing）在匹茲堡創辦了Petuum，他致力於建立一個平臺，通過自定義的虛擬化和作業系統構建機器學習和深度學習應用程式，為企業提供所需的機器學習工具。結合Petuum...

如何將深度學習等AI演算法應用到實際場景裡，不是一件容易的事情。 2016年，卡耐基梅隆大學電腦科學院的終身教授邢波（Eric Xing）在匹茲堡創辦了Petuum，他致力於建立一個平臺，通過自定義的虛擬化和作業系統構建機器學習和深度學習應用程式，為企業提供所需的機器學習工具。結合Petuum, 邢波教授在7月份深度學習夏令營分享了關於從統計機器學習視角理解深度學習的演算法、理論與可擴充套件計算, 這一份Slides 286頁, 非常全面, 是一份結合學術研究和實際應用的詳實參照學習材料，不可不看.

統計機器學習視角下的深度學習:演算法，理論，可擴充套件計算

這一份286頁的教程slides從統計機器學習視角闡述了深度學習的演算法、理論和分散式深度學習架構，內容豐富詳實。首先一觀邢波教授創立的Petuum人工智慧/機器學習架構圖，分別包含平臺硬體層、系統層、實現層、演算法層、模型層和任務應用層。

作者：邢波（Eric Xing）

邢波（Eric Xing）是卡耐基梅隆大學教授，曾於2014年擔任國際機器學習大會（ICML）主席。主要研究興趣集中在機器學習和統計學習方法論及理論的發展，和大規模計算系統和架構的開發。他創辦了Petuum 公司，這是一家專注於人工智慧和機器學習的解決方案研發的公司，騰訊曾投資了這家公司。

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