文件名称:
大数据下的典型机器学习平台综述_焦嘉烽.pdf
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上传时间: 2020-02-26
详细说明：近年来，随着数据收集手段的丰富及数据存储能力的提
升，公司、企业存储的以及科学研究( 如: 脑电信号分析等) 产
生的数据量急剧增加。对大数据进行科学的分析来获取更加
有价值的信息是一项具有挑战性的任务，大数据机器学习则是
完成这项任务的关键技术。目前机器学习应用广泛，但是机器
学习处理大数据的效率不高，主要面临两大类挑战: 大数据和
大模型。当需要处理的数据量达到 PB、EB 级别时，单台高性
能计算机已经无法在较短的时间内给出计算结果，因此学术
界提出了许多并行计算模型，为提高计算效率提供了新的方
案。常见的 并 行 计 算 模 型［1 － 2］ 有并行随机存取器
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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