分布式机器学习框架与高维实时推荐系统
导读: 随着互联网的高速发展和信息技术的普及,企业经营过程中产生的数据量呈指数级增长,AI 模型愈发复杂,在摩尔定律已经失效的今天,AI 的落地面临着各种各样的困难。本次分享的主题是分布式机器学习框架如何助力高维实时推荐系统。 机器学习本质上是一个高维函数的拟合,可以通过概率转换做分类和回归。而推荐的本质是二分类问题,推荐或者不推荐,即筛选出有意愿的用户进行推荐。 本文将从工程的角度,讲述推荐系统在模型训练与预估上面临的挑战,并介绍第四范式分布式机器学习框架 GDBT 是如何应对这些工程问题的。...