在实际应用中,人们倾向于使用多个模型来降低单个模型的风险。但这种集成的方法往往会有很大的运算开销,在高维、大量数据上快速训练多个无监督模型往往是不可能的任务。为了解决这个问题,我们的团队(来自CMU/清华/IQVIA/UIUC研究员们)设计了一个新的机器学习加速系统「SUOD」。我们的主要方法是利用JL投影来在降维的同时...