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來源:機器之心
本文約2500字,建議閱讀6分鐘
在生產環境中部署機器學習模型是一個複雜的過程,需要考慮諸多因素,也存在很多挑戰。近日,來自劍橋的研究者梳理了該流程常見的問題。
論文地址:
https://arxiv.org/pdf/2011.09926.pdf
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用例研究型論文:這類論文提供單個機器學習部署項目的經過,通常會深入討論作者面臨的每個挑戰以及克服方式。 -
綜述文章:這類文章描述了機器學習在特定領域或行業中的應用,通常總結了在所涉及領域中部署機器學習解決方案最常遇到的挑戰。 -
經驗總結型論文:作者通常會回顧他們在生產中部署機器學習模型的經驗。
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數據管理:重點是準備構建機器學習模型所需的數據。 -
模型學習:模型選擇和訓練。 -
模型驗證:確保模型符合特定功能和性能要求。 -
模型部署:將訓練好的模型集成到運行模型所需的軟件基礎架構中。此階段還涵蓋模型維護和更新的問題。
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本文分享自微信公衆號 - 機器學習算法與Python實戰(tjxj666)。
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