Производственные системы машинного обучения

До сих пор этот курс был сосредоточен на построении моделей машинного обучения (ML). Однако, как следует из рисунка 1, реальные производственные системы МО представляют собой большие экосистемы, а модель — лишь одну, относительно небольшую часть.

Рисунок 1. Схема системы ML, содержащая следующие компоненты: сбор данных, извлечение функций, инструменты управления процессами, проверка данных, конфигурация, управление машинными ресурсами, мониторинг, обслуживающая инфраструктура и код модели ML. Часть кода модели ML на диаграмме затмевается остальными девятью компонентами.
Рисунок 1. Реальная производственная система машинного обучения состоит из множества компонентов.

В основе реальной производственной системы машинного обучения лежит код модели ML, но он часто составляет лишь 5% или меньше от общей базы кода в системе. Это не опечатка; это значительно меньше, чем вы могли ожидать. Обратите внимание, что производственная система ML выделяет значительные ресурсы для входных данных: их сбор, проверка и извлечение из них функций.