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流动背景
后疫情时代的新社会模式及经济状态必将催生出新的商业模式，在线业务及相干利用场景的流量出现井喷式倒退，惯例的离线零碎及离线机器学习平台已无奈满足业务倒退要求。
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、业务试验成果等方面有更好的体现。所以将机器学习从离线迁徙到在线曾经成为晋升业务指标的一个无效的伎俩。
以下是基于 Flink & DeepRec 构建 Online Deep Learning 的相干分享，欢送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
- 迭代引擎应用 API 介绍
- 将来的倒退布局
2.Flink ML
- 机器学习算法库
- 机器学习算法库介绍
- 算法库性能及性能介绍
- 将来的倒退布局
议题：Flink ML：实时机器学习场景解决方案的设计、建设与布局
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. 应用 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解决的流程
- 应用 Pipeline/Graph API 构建端到端解决方案
3.Flink ML Python 介绍
- Flink ML Python API 介绍
- 应用 PyFlink + Flink ML 构建机器学习利用
4.Flink ML 的生态建设
- 独立的代码库与文档网站
- flink-extended 生态我的项目
5.Flink ML 将来的倒退方向
- 反对在线算法、反对流批一体数据
- 算法性能优化
- 丰盛特色工程算法库
议题：DeepRec: 大规模稠密模型训练 / 推理引擎视频：
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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 要害性能
- DeepRec 将来布局
议题：在线深度学习 PAI-ODL 视频：
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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