概述
作者：本文来源于Intel官网
编译：孙浩峰
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BigDL是一种基于Apache Spark的分布式深度学习框架。通过BigDL，开发者可以使用Scala或Python语言编写深度学习应用程序，并可以充分发挥Spark群集在可扩展方面的强大能力。这篇文章主要介绍BigDL、并展示如何在各种平台上构建BigDL深度学习框架，并举例说明了BigDL的实际应用。
深度学习是什么？
深度学习是机器学习的一个分支，深度学习通过算法来描述更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。这些方法基于人工智能神经网络拓，并能够基于使用更大规模的数据集而扩展。
下图展示了传统学习和深度学习方法的基本区别。在传统的方法中，通常会注重一个阶段的特征提取，并以此来作为机器学习的模型，而深度学习则通过在模型中创建特征提取流水线来增加学习的深度。这些在深度学习特征提取流水线中的多个阶段，通过分层特征提取，将最终提高模型的整体预测准确性。
图1 深度学习特征提取流水线
BigDL
最后
以上就是魁梧热狗为你收集整理的深度解析BigDL深度学习框架的全部内容，希望文章能够帮你解决深度解析BigDL深度学习框架所遇到的程序开发问题。
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