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分布式机器学习研究将具有大规模数据量和计算量的任务分布式地部署到多台机器上,其核心思想在于“分而治之”,有效提高了大规模数据计算的速度并节省了开销。
【斯坦福博士论文】超越最大似然估计：分布感知的机器学习
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27+阅读 · 2024年9月21日
【斯坦福博士论文】超越最大似然估计：分布感知机器学习
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30+阅读 · 2024年9月7日
【2024新书】分布式机器学习模式
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90+阅读 · 2024年1月24日
【2023新书】使用Spark扩展机器学习:使用MLlib、TensorFlow和PyTorch实现分布式机器学习530页pdf
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79+阅读 · 2023年3月24日
【干货书】分布式机器学习的优化算法，137页pdf
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74+阅读 · 2022年12月14日
「分布式机器学习系统网络性能优化」研究进展
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28+阅读 · 2022年10月1日
【伯克利Guanhua Wang】分布式机器学习系统的颠覆性研究，附210页Slides与博士论文
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43+阅读 · 2022年7月6日
【2022新书】分布式机器学习Python实战，284页pdf
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138+阅读 · 2022年6月11日
【伯克利Guanhua Wang博士论文】分布式机器学习系统的颠覆性研究
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49+阅读 · 2022年5月17日
编码计算研究综述
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22+阅读 · 2021年10月26日
【斯坦福MLSys报告】分布式机器学习系统与联邦学习，附ppt与视频
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60+阅读 · 2021年8月28日
机器学习如何分布式？看CMU这份「分布式机器学习原理与策略」AAAI2021教程，附221页ppt
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48+阅读 · 2021年2月12日
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