20、机器学习开发生命周期全解析

最新推荐文章于 2025-11-23 21:49:27 发布
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分类专栏： Keras到Kubernetes：AI落地之旅 文章标签： 机器学习 开发生命周期 数据清理
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机器学习开发生命周期全解析

1. 机器学习集成与平台

在机器学习的实际应用中，将机器学习模型与现有代码集成是常见的步骤。不过，这种集成往往高度定制化，可复用性较低，需要数据科学家和软件开发人员紧密协作。

如今，人们致力于构建能够自动化这些步骤的工具，就像持续集成（CI）和持续交付（CD）工具自动化软件开发生命周期（SDLC）一样。在机器学习领域，也涌现出了许多机器学习或数据科学平台，旨在让数据科学家的工作更轻松。以下是一些常见平台：
| 平台名称 | 所属公司 | 特点 |
| ---- | ---- | ---- |
| Amazon Web Services (AWS) SageMaker | 亚马逊 | 提供用户友好的基于Web的环境，方便数据科学家连接数据源、处理数据以及构建和训练可部署的机器学习模型 |
| Einstein平台 | Salesforce | - |
| FBLearner flow | Facebook | - |
| Google AutoML | 谷歌 | - |
| Azure ML Studio | 微软 | - |

这些平台提供了高度用户友好的基于Web的环境，数据科学家可以在其中连接数据源、处理数据，并构建和训练可部署的机器学习模型。

2. 定义问题，确立基准事实

解决任何工程问题的第一步，都是明确要解决的问题。很多时候，一些项目会先从现有的一组数据入手，然后围绕这些数据定义问题。虽然这样可能也能从数据中获得相关见解，但强烈建议在开始收集和处理数据之前，先退一步，明确问题以及成功的标准。如果采用数据优先而非问题优先的方法，很容易

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