机器学习是大数据核心技术之一,其基本思想是基于训练数据构建统计模型,从而使计算机具有对新数据进行预测和处理的能力。2013年以来,随着数据量的上涨、运算力的提升和新算法的涌现,机器学习不断推动大数据在智慧城市、智慧金融、智慧政务等领域的应用,其中,机器学习基础设施是大数据进一步广泛应用和高效整合的核心前提。然而,机器学习算法框架的异构性、机器学习流程组装的多样性、软硬件资源管理的复杂性等,都给机器学习基础设施构建带来了极大挑战。就此,2014年始,项目组针对上述挑战,研究了集成化的机器学习算法库、智能化的机器学习流程组装、自动化的软硬件资源管理,形成了智能化集成化的机器学习云平台。