按需网络研讨会
开始学习深度学习
众所周知，深度学习模型的性能可以很好地随数据大小缩放，但训练这些模型可能非常耗时。随着越来越多的公司采用深度学习，使用分布式深度学习框架的需求变得比以往任何时候都更加重要。
在本次网络研讨会中，我们将分享:
- 分布式深度学习是如何工作的，并给你一个不同框架的概述，包括TensorFlow, Keras和Pytorch。
- Databricks如何使数据科学家在深度学习项目的各个阶段轻松地将他们的单机工作负载迁移到分布式工作负载。
- 分布式深度学习训练的演示使用我们新发布的功能，HorovodRunner。
主持人
曹一凡，Databricks高级产品经理
Yifan Cao是Databricks的高级产品经理。他的产品领域涵盖ML/DL算法和用于机器学习的Databricks Runtime。在加入Databricks之前，Yifan开发了两个机器学习产品，应用NLP来查找元数据，并应用机器学习来预测设备故障。他帮助公司从无到有，创造了数百万美元的ARR。Yifan的职业生涯始于量子计算研究。他在加州大学伯克利分校获得学士学位，在麻省理工学院获得硕士学位。
Yifan Cao是Databricks的高级产品经理。他的产品领域涵盖ML/DL算法和用于机器学习的Databricks Runtime。在加入Databricks之前，Yifan开发了两个机器学习产品，应用NLP来查找元数据，并应用机器学习来预测设备故障。他帮助公司从无到有，创造了数百万美元的ARR。Yifan的职业生涯始于量子计算研究。他在加州大学伯克利分校获得学士学位，在麻省理工学院获得硕士学位。