Spark MLlib与深度学习：构建新型计算机视觉应用

作者：禅与计算机程序设计艺术

1. 前言

随着大数据、云计算和移动互联网的普及，人工智能（AI）正在成为继“机器学习”之后又一个重要方向。作为一个专门研究人类智能的科学领域，人工智能主要包括机器学习、深度学习、模式识别等多个分支领域。而近年来随着数据处理和存储技术的不断发展，Apache Spark™项目也逐渐被越来越多地用于实现机器学习、深度学习等高性能计算框架。其中，Spark MLlib是一个基于Spark的机器学习库，它提供了一些常用的机器学习算法，比如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K-means聚类等等。另外，TensorFlow、Caffe、Theano等深度学习框架也被集成到Spark中，可以非常方便地进行深度学习的实践。因此，基于Spark MLlib和深度学习框架，我们可以开发出具有极高实用价值的新型计算机视觉应用系统。

本文将从以下几个方面进行阐述：

1. Apache Spark简介；
2. Spark MLlib的基本概念；
3. 深度学习相关术语和概念；
4. 如何利用Spark MLlib实现图像分类任务；
5. 如何利用Spark MLlib实现文本情感分析任务；
6. 结合深度学习框架实现更复杂的图像分类任务；
7. 模型选择、超参数调优以及模型评估方法。