1、谷歌Vertex AI：加速机器学习之旅的全面指南

谷歌Vertex AI：加速机器学习之旅的全面指南

在当今数字化时代，开发大规模机器学习（ML）解决方案并管理生产中的ML工作流程对每个企业都至关重要。谷歌推出了统一的数据和AI平台Google Vertex AI，旨在加速ML旅程并提供MLOps工具以实现工作流管理。

1. 机器学习项目生命周期与挑战

在开展ML项目时，了解其典型的生命周期以及可能面临的挑战至关重要。

1.1 机器学习项目生命周期

一个典型的ML项目生命周期包含多个关键阶段，从数据收集、预处理，到模型选择、训练和评估，再到最终的部署和监控。每个阶段都相互关联，任何一个环节出现问题都可能影响整个项目的成功。

1.2 开发现实世界ML解决方案的常见挑战

• 数据收集与安全 ：确保数据的安全收集和存储是首要任务。数据可能来自多个不同的源，如传感器、数据库等，这增加了数据管理的复杂性。
• 非代表性训练数据 ：如果训练数据不能准确代表实际应用中的数据分布，模型可能会出现偏差，导致预测不准确。
• 数据质量差 ：数据中可能存在噪声、缺失值或错误，这会影响模型的性能。
• 欠拟合和过拟合 ：欠拟合意味着模型无法捕捉数据中的复杂模式，而过拟合则是模型过于适应训练数据，在新数据上表现不佳。
• 基础设施要求 ：ML项目通常需要大量的计算资源，如GPU和内存，以支持模型的训练和推理。 <