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活动背景
后疫情时代的新社会模式及经济形态必将催生出新的商业模式，在线业务及相关应用场景的流量呈现井喷式发展，常规的离线系统及离线机器学习平台已无法满足业务发展要求。
在线机器学习与离线相比，在模型更新的时效性、模型的迭代周期、业务实验效果等方面有更好的表现。所以将机器学习从离线迁移到在线已经成为提升业务指标的一个有效的手段。
以下是基于 Flink & DeepRec 构建 Online Deep Learning 的相关分享，欢迎感兴趣的小伙伴关注阿里灵杰，获取专场 PPT。
议题介绍
议题：Flink ML：基于 DataStream 的迭代引擎及机器学习算法库
视频：
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讲师：
高赟阿里云 技术专家
赵伟波阿里云 算法专家
演讲提纲：
1.基于 DataStream 的迭代引擎
- 为什么要开发迭代引擎
- 迭代引擎原理介绍
- 迭代引擎使用 API 介绍
- 未来的发展规划
- 机器学习算法库
- 机器学习算法库介绍
- 算法库功能及性能介绍
- 未来的发展规划
视频：
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讲师：
周云峰阿里云 开发工程师
黄兴勃阿里云 高级开发工程师
演讲提纲：
1.什么是 Flink ML，为什么要建设 Flink ML
2.使用 Flink ML 搭建机器学习场景解决方案
- Flink ML 的 API 设计
- Flink ML 训练与部署模型进行推理流处理的流程
- 使用 Pipeline/Graph API 构建端到端解决方案
- Flink ML Python API 介绍
- 使用 PyFlink + Flink ML 构建机器学习应用
- 独立的代码库与文档网站
- flink-extended 生态项目
- 支持在线算法、支持流批一体数据
- 算法性能优化
- 丰富特征工程算法库
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讲师：
丁辰阿里云 技术专家
演讲提纲：
- DeepRec 背景介绍
- DeepRec 关键功能
- DeepRec 未来规划
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讲师：
彭陶阿里云 技术专家
演讲提纲：
- PAI-ODL 架构
- PAI-ODL 关键技术
