PHP 在机器学习上的应用及云深度学习平台的架构设计与实现

第三届 PHP 全球开发者大会 2017·北京

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PHP 7 以来发布了 PHP 的机器学习库 PHP-ML，使得 PHP 在机器学习开发上也可以大展身手，那么现在有哪些应用？同时，云深度学习平台也在逐渐发展，深度学习平台都要包含哪些功能和服务，架构是什么样的，PHP 语言作为 Client 端如何实现？谷歌的 Cloud Machine Learning 上有什么可以借鉴的经验？我们就一起聊一聊这些话题。演讲大纲：一、明晰平台的功能、机器学习服务介绍、PHP-ML 的应用二、云深度学习平台设计和实践平台：集群架构设计及部署：参数配置、多实例并行计算算法及框架：测试和数据可视化、PHP-ML 配合 Kubernetes、Spark 的大规模数据训练 1. 深度学习的问题理解与分析：场景分析、数据评估、问题抽象 2. 参数调优技巧：基于成熟模型进行微调（fine-tune）、训练误差衡量准则等生产环境：部署模型 1. 生产应用：训练环境与生产环境的数据接口、生产应用环境服务接口、模型退化的解决方法三、从谷歌的 Cloud Machine Learning 和亚马逊的 Amazon Machine Learning 上可以借鉴的经验

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