實際工作環境機器學習系統

預估模組長度：70 分鐘

學習目標

• 欣賞實際工作環境機器學習系統的各種元件。
• 選擇理想的訓練模式 (靜態或動態)。
• 選擇理想的推論模式 (靜態和動態)。
• 測試機器學習部署作業。
• 針對你的實際工作環境機器學習系統詢問正確的問題。
• 判斷實際機器學習模型中的瑕疵。
• 監控實際工作環境機器學習系統中的元件。

，瞭解如何調查及移除這項存取權。

必要條件：

本單元假設您已熟悉 以下模組：

• 機器學習簡介
• 線性迴歸
• 處理數值資料
• 使用類別型資料
• 資料集、一般化和過度配適

到目前為止，本課程的重點在於建構機器學習 (ML) 模型。 不過，正如圖 1 建議，實際的實際工作環境機器學習系統是非常龐大的 模型和模型只是一個相對小的部分

圖 1.實際生產環境機器學習系統由許多元件組成。

 

機器學習實際運作系統的核心是： 只是程式碼集程式碼集程式碼庫的 5% 以下 以及系統這並非錯誤；這明顯少於你 請注意，機器學習生產系統 投注大量資源 以便收集、驗證資料及擷取輸入資料的特徵