20、机器学习相关领域的综合介绍与实践

机器学习相关领域的综合介绍与实践

1. 企业相关单元职能

1.1 企业项目管理

企业项目管理单元确保工作项目按时且在预算内完成。作为机器学习工程师，主要通过技术项目经理与该单元沟通。技术项目经理会处理你所承担工作的所有功能和非功能需求。

1.2 企业架构流程

企业架构单元负责与硬件和物联网设备相关的一切事务。它会为你提供进行工业化机器学习所需的物理设备，同时也管理机器人和通信设备。

1.3 人力资源

人力资源部门确保人力相关资源处于良好状态，并保证在合适的时间有合适的人员可用。缺乏软技能和人员管理能力，很难取得成功。

1.4 系统生命周期

系统生命周期流程确保旧系统按照退役协议被移除，并保证新系统上线时不影响机器学习环境的日常服务。

1.5 中央处理信息中心（CPIC）

CPIC 是机器学习在生态系统中的核心处理单元。在你通过 DevOps 流程交付新的机器学习模型后，所有处理工作都在该单元进行。它保管系统中所有活跃的机器学习模型，并根据你作为数据科学家和机器学习工程师的指令，针对企业数据源进行处理。

1.6 安全

机器学习生态系统的网络安全和物理安全至关重要。由于当前需要将物联网设备放置在无防护的环境中，这些设备很可能会被非法访问或滥用。安全人员会确保机器学习不被用于不公平或破坏性的目的。

2. 控制工程与仿真

2.1 控制工程基础

控制工程或控制系统工程是一门应用自动控制理论，在控制环境中设计具有期望行为系统