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白发川-持续交付在机器学习领域的应用与实践(CD4ML).pdf

上传人: B**** 编号:28817 2021-01-31 36页 3.28MB

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本文主要探讨了持续交付在机器学习领域的应用与实践。作者指出,尽管持续交付和持续集成在软件开发中已经成熟,但在机器学习领域,还需借鉴这些理念,以实现高效模型开发与交付。文章介绍了机器学习开发中遇到的问题,如数据治理不足、数据可访问性受限等,并提出了规模化、常态化的解决思路。同时,文章强调了持续改进、敏捷开发、测试部署流水线等在机器学习中的重要性。作者还介绍了机器学习模型的开发流程,包括数据准备、模型训练、部署等环节,并提出了构建统一资源管理、元数据管理系统等基础设施的必要性。最后,文章讨论了机器学习持续交付的挑战,如流水线技术的不成熟、数据变动监听的缺失等,并提出了相应的解决方案。
"机器学习如何实现持续交付?" "如何利用数据中台提升机器学习开发效率?" "人工智能在企业数字化转型中的核心作用是什么?"
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