隨著人類社會的進步發展,人們已經不滿足單純的使自己變得更聰明,進而在研究,能否讓自己的勞動工具也變的智能,從而最大程度的輔助自己。讓機器來學習,這種行為就是在這樣背景下應運而生的。
眾所周知的是,學習是智慧人類特有的行為,其目的是為了解決問題與挑戰。那么,機器學習會解決什么問題呢?對的,你答對了,是在解決我們組織所面對的各種業務問題,包括經營,包括管理,甚至細致到了方方面面;而且,由于它是依托于更具有客觀性的數據來給出解決建議或者執行方案的,所以機器學習給出的意見更客觀,更具有參考價值。
David Aronchick曾經提到過關于機器學習的一些情形,他認為由于機器學習屬于新生事物,所以,它的基礎架構支持仍然比較新而且部署相對復雜,并且需要大量的自定義腳本,大量的依賴項分析,即使這樣也依然需要解決很多關于兼容性的問題。
更深程度的來講,由于組織的需求不同,適用的環境不同,機器學習棧堆通常需要部署在多個不同的位置,且為達成組織目標,需要保持每個節點的同步,這就使得使用機器學習面臨更大的挑戰。
那么,對于上述問題,有什么好的解決方法來讓機器學習變得簡單嗎?
由于Kubernetes具有自動擴容,便于維護等特性,使其迅速成長為部署復雜工作負載的混合解決方案。所以,選擇將機器學習部署在Kubernetes集群上,是一種聰明的選擇,但是,在我們的實際操作中,依然會遇到部署復雜,指令繁冗這些問題,那又該如何處置呢?
鑒于此David Aronchick主導開發了具有很大意義的新工具—Kubeflow,它的誕生,使得在Kubernetes 上機器學習堆棧變得簡單,快速、并且具有了可擴展性。
在KubeCon + CloudNativeCon 2018 中國論壇中,David Aronchick將和Fei Xue共同分享機器學習與Kubernetes & Kubeflow的應用和相關經驗,敬請關注首次登陸中國的Kubernetes官方論壇:
David Aronchick : Google的產品經理,也是Kubeflow的主導者,曾在KubeCon + CloudNativeCon 2017大會上展示了Kubernetes和機器學習的協同作用,并做了精彩的論述,那么在KubeCon + CloudNativeCon 2018 中國論壇上會給我們帶來哪些觀點和經驗分享呢?
Fei Xue:谷歌 Kubeflow 團隊任職,致力于開源項目,幫助開發員和企業在所有地點開發并部署云原生機器學習。Fei Xue 擁有分布式系統的開發經驗,也曾在微軟研究院參與神經網絡研究。
另外,在本次論壇上,還有其他企業大咖,與您面對面分享相關領域的經驗。
本期則隆重推薦:
擁有斯坦福大學政治科學文科學位的Priyanka Sharma : GitLab Inc. 公司云原生協會總監。她負責的開放分布式追蹤(OpenTracing)項目已經是分布式追蹤的檢測標準。
獲得匹茲堡大學信息科學碩士學位和藝術史博士學位的Caicloud的聯合創始人兼首席運營官Julia Han: 她曾擔任CNCF全球大使并組織了數十個K8S在中國各個城市舉行的聚會,有超過20萬名線上和線下與會者。自2017年中期以來,Julia領導K8s i18n項目--K8s官方網站的中文翻譯項目。她還成立并組織了中國Kubernetes最終用戶大會(2017 KEUC)以及中國云原生終端用戶大會(2018 CEUC),該會議曾匯集了上千名與會者和數十名企業終端用戶。
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這場全球規模最大的Kubernetes技術盛會——KubeCon+CloudNativeCon 2018中國論壇即將于2018年11月13-15日在上海跨國采購會展中心盛大開幕!
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