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        机器学习作为实现人工智能的一个途径,是近 30 多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。目前已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、语音和手写识别以及机器人等领域。

         在解决实际问题的时候,很多人认为只要有机器学习算法就可以了,实际上要把一个算法落地还需要解决很多工程上的难题。本文将和大家分享如何从零开始搭建一个GPU加速的分布式机器学习系统,介绍在搭建过程中遇到的问题和解决方法。


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