機器學習專場
講演內容概述
本場內容主要涉及到機器學習領域的內容。與會時主要聽了以下6個主題，分別為「阿里巴巴在機器學習平台的建設和思考」、「pai-tensorflow 大規模稀疏資料訓練框架」、「pai-blade 一站式通用推理優化框架」、「pai-flinkml 機器學習訓練服務alink」、「機器學習基礎設施平台」、「基於spark與tensorflow的機器學習實踐」。
第乙個主題的講演人員為阿里的研究員，其介紹了pai平台的建設的歷程及整體的技術架構。包括平台理念、分布式訓練的挑戰、網路架構優化、pai產品家族等內容。
第二、三、四主題講演人員為阿里的專家，分別對pai下技術細節做了講解，講述了在pai產品中做的優化及子產品的技術結構工作，包括優化tensorflow框架提公升其訓練能力；優化底層設計邏輯、優化圖演算法、優化編譯邏輯等替身其推理效能；基於流式批處理框架flink的的alink的產品技術架構及效能提公升效果展示。
第五部分的講演人員為阿里的專家，其介紹了阿里的技術設施部分。基礎設施主要提供算力支撐，從硬體架構部署、通訊庫優化、演算法協同進行流量縮減、toc優化等角度對整體技術設施進行說明。
第六部分的講演人員為阿里的專家，其介紹了機器學習在企業內的應用。主要介紹了emr統一的資料平台技術架構和業務場景的情況。
個人感想
從本專場學習了機器學習應用的整體邏輯,包括平台建設的過程、平台建設中的架構及效能的優化點、軟體技術的基礎設施、技術的實際應用等內容。因為技術的共通性，可以更加有效地分析產品的問題，避免出現盲人摸象的境地。
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