Üretim ML sistemleri

'nı inceleyin.

Bu kursta şimdiye kadar makine öğrenimi (ML) modelleri oluşturmaya odaklandık. Ancak Şekil 1'de görüldüğü gibi, gerçek dünyadaki üretim makine öğrenimi sistemleri ekosistemler arasında oluşturur ve bu model, nispeten küçük tek bir parçadır.

Şekil 1. Aşağıdaki bileşenleri içeren ML sistem diyagramı: veri toplama, özellik çıkarma, süreç yönetimi araçları, veri doğrulama, yapılandırma, makine kaynağı yönetimi, izleme, sunma altyapısı ve makine öğrenimi modeli kodu. Makine Öğrenimi diyagramın model kod parçası, diğer dokuz model tarafından engelleniyor bileşenlerine ayıralım.
Şekil 1. Gerçek dünyaya ait bir üretim makine öğrenimi sistemi birçok bileşenden oluşur.

 

Makine öğrenimi, gerçek dünyadaki bir üretim sisteminin merkezinde yer alır. temsil eder, ancak çoğu zaman tüm kod tabanının% 5'ini veya daha azını sisteme bakacağız. Bu bir yanlış baskı değildir; diğerlerine kıyasla çok daha az görebilirsiniz. ML üretim sistemlerinin önemli miktarda kaynak ayırdığını unutmayın. verileri toplama, doğrulama ve bu verilerden özellik çıkarma.

Önceki
Bilginizi test edin (10 dk.)
Sonraki
Statik ve dinamik eğitim (10 dk.)