直播 | 汇量科技资深算法架构师陈绪: 基于 PySpark 打造全栈数据智能开发体验
祝 一 直 支 持 将 门 的 朋 友 们 新 年 快 乐 ！
本文为 将门技术 社群第 184 期 线上分享，也是 2020年 的第一场talk~
北京时间 1月2日(周四)晚8点 ，在将门技术社群，我们很开心邀请到 汇量科技资深算法架构师 陈绪 ，他与大家分享的主题是 “ Deep Learning on PySpark： 基于 PySpark 打造全栈数据智能开发体验 ” 。
届时，他将介绍汇量科技开发的一站式机器学习平台 MindAlpha 的一个重要特性，即在 PySpark 中无缝集成 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架，能够直接高效访问 Spark 的 DataFrame 数据，同时支持对大规模稀疏特征的分布式训练。
活动信息
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主题：基于 PySpark 打造全栈数据智能开发体验
嘉宾： 汇量科技资深算法架构师 陈绪
时间：北京时间 1月2 日 (周四) 20:00
地点：将门创投斗鱼直播间
分享提纲
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在搜索、推荐、广告算法等领域，往往需要通过复杂的大规模数据处理，才能进入到模型训练阶段。在数据处理领域，Spark 是常用的开发工具。然而，在机器学习领域，TensorFlow 或者 PyTorch 则是事实标准。这导致业务算法的开发流程需要在不同工具间切换和同步数据，开发和执行效率比较低。
汇量科技的 MindAlpha 平台在 PySpark 之上构建了 Deep Learning on PySpark 框架，在 PySpark 中无缝集成 TensorFlow 或 PyTorch，能够直接高效访问 Spark 的 DataFrame 数据，同时支持对大规模稀疏特征的分布式训练。算法工程师在一套框架上即可完成从数据聚合、特征抽取、模型训练的完整流程，极大地提升了效率。
具体分享内容大纲如下：
1. 大数据和深度学习框架整合的现状；
2. Deep Learning on PySpark 的原理；
3. 从特征提取到模型训练： 在 PySpark 上的分布式 Deep Learning 开发示例。
嘉宾介绍
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陈绪
汇量科技资深算法架构师
陈绪，2018年初加入汇量科技（Mobvista），任资深算法架构师，负责汇量科技大规模数据智能计算引擎和平台的研发工作。 在此之前陈绪在阿里巴巴任高级技术专家，负责大规模机器学习平台的研发。
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