一站式机器学习云研发平台
本篇是关于自身在机器学习这块工作经验的思考总结本文目标在于构建一个机器学习云开发平台，目标在于解决以下问题：团队协作：项目管理，技术&业务的共享如何体现在实际解决问题的过程中；资源调度：数据处理、模型训练；模块共享：低代码甚至无代码；快速开发：快速试错、实践、测试、部署；需求->开发的闭环背景自 17 年毕业以来，我从事于游戏行业的风控领域，主要涉及的系统的是风控和画像这两块。尽管....
一站式机器学习开业平台 MLflow 怎么样？
机器学习工作流程机器学习(ML)通常需要使用广泛的数据集、数据预处理步骤和算法逻辑进行实验，以构建最优指标的模型。模型构建成功后，还需要将其部署到生产系统，监控其效果和性能，并根据新数据不断对其进行重新训练和迭代模型工作，如下：1早期，各种算法烟花齐放，多种框架各自为政，因此，如何保障 ML 流程的生产可靠性和共通性成了一个棘手问题，具体如下：追踪实验困难：如果只是在笔记本电脑或 Jupyter....
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