Spark MLlib与深度学习:构建新型计算机视觉应用

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作者:禅与计算机程序设计艺术

1. 前言

随着大数据、云计算和移动互联网的普及,人工智能(AI)正在成为继“机器学习”之后又一个重要方向。作为一个专门研究人类智能的科学领域,人工智能主要包括机器学习、深度学习、模式识别等多个分支领域。而近年来随着数据处理和存储技术的不断发展,Apache Spark™项目也逐渐被越来越多地用于实现机器学习、深度学习等高性能计算框架。其中,Spark MLlib是一个基于Spark的机器学习库,它提供了一些常用的机器学习算法,比如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K-means聚类等等。另外,TensorFlow、Caffe、Theano等深度学习框架也被集成到Spark中,可以非常方便地进行深度学习的实践。因此,基于Spark MLlib和深度学习框架,我们可以开发出具有极高实用价值的新型计算机视觉应用系统。

本文将从以下几个方面进行阐述:

  1. Apache Spark简介;
  2. Spark MLlib的基本概念;
  3. 深度学习相关术语和概念;
  4. 如何利用Spark MLlib实现图像分类任务;
  5. 如何利用Spark MLlib实现文本情感分析任务;
  6. 结合深度学习框架实现更复杂的图像分类任务;
  7. 模型选择、超参数调优以及模型评估方法。

2. Apache Spark简介

Apache Spark™是一种开源的快速分布式计算框架,它最初由加州大学伯克利分校AMPLab实验室开发并于2014年开源。它提供高效的通用计算功能,如SQL查询、流处理、机器学习、图形处理等。通过统一内存计算(Unified Mem文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-663755.html

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