1、谷歌Vertex AI助力机器学习开发全解析

谷歌Vertex AI助力机器学习开发全解析

1. 机器学习项目生命周期与挑战

1.1 机器学习项目生命周期

机器学习项目通常包含一系列有序的阶段，从问题定义、数据收集、模型开发、模型评估到最终部署。每个阶段都相互关联，前一个阶段的输出往往是后一个阶段的输入。

1.2 开发现实世界机器学习解决方案的常见挑战

在实际开发机器学习解决方案时，会遇到诸多挑战：
- 数据收集和安全 ：确保数据的合法收集和存储安全是基础。
- 非代表性训练数据 ：若训练数据不能准确代表实际应用场景的数据分布，模型的泛化能力会受到影响。
- 数据质量差 ：包含噪声、缺失值等问题的数据会降低模型性能。
- 欠拟合训练数据集 ：模型过于简单，无法捕捉数据中的复杂模式。
- 过拟合训练数据集 ：模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。
- 基础设施要求 ：训练和部署模型需要足够的计算资源和存储资源。
- 机器学习的局限性 ：某些问题本身可能不适合用机器学习方法解决。
- 数据相关问题 ：如数据隐私、数据一致性等。
- 问题的确定性本质 ：部分问题具有明确的规则，不需要机器学习模型。
- 缺乏可解释性和可重复性