XLearning是一款支持多种机器学习、深度学习框架的调度系统

XLearning是一款支持多种机器学习、深度学习框架的调度系统。基于Hadoop Yarn完成了对TensorFlow、MXNet、Caffe、Theano、PyTorch、Keras、XGBoost等常用框架的集成,同时具备良好的扩展性和兼容性。
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Deep Learning for Java, Scala & Clojure on Hadoop & Spark With GPUs - From Skymind
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XLearning是一款支持多种机器学习、深度学习框架的调度系统。基于Hadoop Yarn完成了对TensorFlow、MXNet、Caffe、Theano、PyTorch、Keras、XGBoost等常用框架的集成,同时具备良好的扩展性和兼容性。
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Apache Flink是一个开源的流处理框架,拥有强大的流和批量处理功能。
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XLearning是一款支持多种机器学习、深度学习框架的调度系统。基于Hadoop Yarn完成了对TensorFlow、MXNet、Caffe、Theano、PyTorch、Keras、XGBoost等常用框架的集成,同时具备良好的扩展性和兼容性。
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统计机器智能与学习引擎提供了一套机器学习算法和可视化库。
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Angel是一个基于参数服务器(Parameter Server)理念开发的高性能分布式机器学习平台,它基于腾讯内部的海量数据进行了反复的调优,并具有广泛的适用性和稳定性,模型维度越高,优势越明显。 Angel由腾讯和北京大学联合开发,兼顾了工业界的高可用性和学术界的创新性。
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Angel是一个基于参数服务器(Parameter Server)理念开发的高性能分布式机器学习平台,它基于腾讯内部的海量数据进行了反复的调优,并具有广泛的适用性和稳定性,模型维度越高,优势越明显。 Angel由腾讯和北京大学联合开发,兼顾了工业界的高可用性和学术界的创新性。
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Angel是一个基于参数服务器(Parameter Server)理念开发的高性能分布式机器学习平台,它基于腾讯内部的海量数据进行了反复的调优,并具有广泛的适用性和稳定性,模型维度越高,优势越明显。 Angel由腾讯和北京大学联合开发,兼顾了工业界的高可用性和学术界的创新性。
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Scalding —CAscading的Scala接口
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微软Malmo项目是一个人工智能系统,用Minecraft World来测试人工智能算法。Malmo项目以前被称为AIX项目,该平台研发目的是为初创公司提供便宜,有效的方法,来测试人工智能程序,而无需建立机器人使用物理物体进行命令和理解能力测试。
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BigDL: Apache Spark的分布式深度学习库
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Apache Spark:开源数据分析集群计算框架
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Deeplearning4j 示例(DL4J, DL4J Spark, DataVec)
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MMLSpark为Apache Spark提供了大量深入学习和数据科学工具,包括将Spark Machine Learning管道与Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)和OpenCV进行无缝集成,使您能够快速创建功能强大,高度可扩展的大型图像预测和分析模型 和文本数据集。
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adam—使用Apache Avro, Apache Spark 和 Parquet的基因组处理引擎,有专用的文件格式,Apache 2软件许可。
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FACTORIE—可部署的概率建模工具包,用Scala实现的软件库。为用户提供简洁的语言来创建关系因素图,评估参数并进行推断。
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最后Commits: 7月前
Word2VEC java版本的一个实现
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提供预处理,分类,回归和聚类的算法并支持多线程执行。
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Apache Spark™ 是一个快速的, 用于海量数据处理的通用引擎.
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Conjecture—Scalding下可扩展的机器学习框架
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streamDM,是由华为诺亚方舟实验室开源的使用 Spark Streaming 挖掘大数据的开源软件。 大数据流学习 大数据流学习(Big Data stream learning)比批量或离线学习更富有挑战性,因为数据在流动的过程中不太可能保持同一种分布。 }
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RL4J 是一个与 Deeplearning4j 集成的强化学习框架
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