大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）是处理海量数据和复杂模型的核心技术，广泛应用于推荐系统、自然语言处理、计算机视觉等领域。以下是关键知识点与实践建议：
核心概念 🔍
- 分布式计算：利用多台机器并行处理数据，如使用Apache Spark或Hadoop框架
- 数据存储优化：采用列式存储（如Parquet）或数据库分片技术提升效率
- 模型压缩：通过量化、剪枝等技术降低计算资源消耗
- 在线学习：实时更新模型参数以适应动态数据变化
工具与框架 🛠
| 工具 | 用途 | 官方文档 |
|---|---|---|
| TensorFlow Distributed | 分布式训练支持 | /tutorials/distributed_training |
| PyTorch Horovod | 混合精度训练 | /tutorials/horovod_tutorial |
| Dask | 并行计算库 | /tutorials/dask_introduction |
实践技巧 💡
- 使用数据采样减少训练集规模（如Stratified Sampling）
- 部署GPU集群加速训练过程
- 采用增量训练策略处理数据流
- 配合云服务（如AWS SageMaker）实现弹性扩展
扩展阅读 🌐
如需深入了解分布式训练技术，可参考：
/tutorials/distributed_training