2、企业机器学习与Kubernetes的融合发展

企业机器学习与Kubernetes的融合发展

1. 企业机器学习的发展

过去十年，机器学习的普及度和关注度显著提升，这得益于计算机行业的多项发展：
- 自动驾驶汽车的进步
- 计算机视觉（CV）应用的广泛采用
- 像亚马逊Echo这样的工具融入日常生活

如今，深度学习在很多工具中备受瞩目，但从根本上说，应用机器学习是所有这些发展的基础。机器学习可以定义为使用算法从数据示例中获取结构描述，计算机借此了解原始数据中信息的结构。常见的机器学习算法包括线性回归、决策树和神经网络等，它是人工智能（AI）这一更广泛领域的子集。

1.1 机器学习、深度学习和人工智能的定义

深度学习是机器学习的一个子集，在深度学习中，神经网络利用其特殊架构进行自动特征学习。深度学习通常应用于计算机视觉、时间序列建模和音频分类等领域，并且使用GPU训练这些先进的神经网络往往效果最佳。

人工智能难以准确定义，它常被用于各种事物的标签，从基本的优化到“公众认为神奇的事物”。实际上，人工智能并非有生命、有自我意识的，也远未达到媒体炒作所带来的过高期望。它本质上意味着“应用机器学习”（包括深度学习），从自动化角度进一步扩展，可定义为“能提高用户生产力的算法”。

1.2 企业应用机器学习的发展历程

2000年代中期，由于GPU的可用性、更好的标注数据集和工具的出现，深度学习研究兴起。这在2010年代初重新点燃了所有企业对应用机器学习的兴趣，企业希望利用数据和机器智能，变得“更像谷歌和亚马逊”。

早期许多应用机器学习的努力集中在Apache Hadoop平台上，因为它在2010年代上半年在