<div dir="ltr"><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial;font-size:14px;line-height:23.8px">Hi <span style="font-family:Helvetica,'Microsoft Yahei',verdana;line-height:23.324px">Adapters,</span></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial;font-size:14px;line-height:23.8px"><span style="font-family:Helvetica,'Microsoft Yahei',verdana;line-height:23.324px"><br></span></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial;font-size:14px;line-height:23.8px"><b style="font-family:Helvetica,'Microsoft Yahei',verdana;line-height:23.324px">On behalf of Yu Gong,</b><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial;font-size:14px;line-height:23.8px"><span style="font-family:Helvetica,'Microsoft Yahei',verdana;line-height:23.324px"><br></span></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial;font-size:14px;line-height:23.8px"><span style="font-family:Helvetica,'Microsoft Yahei',verdana;line-height:23.324px">Now big data is hot both in academic and industry, normal machine learning technique may not support such large data. And due to the emergence of Deep Learning, the model size may be very large, which can not be stored in one single machine. </span></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial;font-size:14px;line-height:23.8px"><span style="font-family:Helvetica,'Microsoft Yahei',verdana;line-height:23.324px"><br></span></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial;font-size:14px;line-height:23.8px"><span style="font-family:Helvetica,'Microsoft Yahei',verdana;line-height:23.324px">In this seminar, I will give a talk about Large Scale Machine Learning and a system called Parameter Server. I will also introduce some open source projects about it, I think it's best to try it and get your hands dirty.</span></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial;font-size:14px;line-height:23.8px"><span style="font-family:Helvetica,'Microsoft Yahei',verdana;line-height:23.324px"><br></span></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial;font-size:14px;line-height:23.8px"><span style="font-family:Helvetica,'Microsoft Yahei',verdana;line-height:23.324px"><br></span></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial;font-size:14px;line-height:23.8px"><span style="font-family:Helvetica,'Microsoft Yahei',verdana;line-height:23.324px">The talk will take place at 4:30 pm at SEIEE3-528 as usual.</span></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial;font-size:14px;line-height:23.8px"><span style="font-family:Helvetica,'Microsoft Yahei',verdana;line-height:23.324px"><br></span></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial;font-size:14px;line-height:23.8px"><span style="font-family:Helvetica,'Microsoft Yahei',verdana;line-height:23.324px">Thanks,</span></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial;font-size:14px;line-height:23.8px"><span style="font-family:Helvetica,'Microsoft Yahei',verdana;line-height:23.324px">Yu</span></div></div>