Tim Hunter in the Flowers room of the Turing Building
Abstract: Deep learning has shown tremendous successes, yet it often requires a lot of effort to leverage its power. Existing deep learning frameworks require writing a lot of code to run a model, let alone in a distributed manner. Deep Learning Pipelines is a Spark Package library that makes practical deep learning simple based on the Spark MLlib Pipelines API. Leveraging Spark, Deep Learning Pipelines scales out many compute-intensive deep learning tasks. In this talk we dive into
Bio (French): Timothée Hunter est ingénieur chez Databricks, l’entreprise créée par les fondateurs de Apache Spark, et un des contributeurs réguliers du projet MLlib. Ancien élève de l’Ecole Polytechnique et titulaire d’un doctorat en intelligence artificielle à UC Berkeley, il a développé de nombreux algorithmes distribués avec Spark depuis la version 0.2 de Apache Spark.