MLOps：构建生产机器学习系统的最佳实践（下）
3、数据ETL在这个步骤中，为ML任务准备数据。这包括数据清理、过滤、数据转换和特性调整。它应该做一些事情，比如为整数映射生成特性。此外，该组件准备可能在训练组件中需要的特征元数据(例如，这包括特征规范化训练步骤中需要的元参数，分类变量编码所需的字典，等等)。这些称为转换工件;它们帮助构建模型输入。...
MLOps：构建生产机器学习系统的最佳实践（上）
你可能已经听过很多次了，但只有一小部分机器学习模型投入生产。部署和运行机器学习模型对于大多数已经开始将ML应用于用例的行业来说都是一个挑战。在这篇文章中，我将分享一些MLOps的最佳实践和技巧，它们将允许您在生产环境中使用您的ML模型并正确地操作它。在我们开始之前，让我们讨论一下我们可能都知道的典型...
图解来啦！机器学习工业部署最佳实践！10分钟上手机器学习部署与大规模扩展 ⛵
作者：韩信子@ShowMeAI 机器学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/41 深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42 本文地址：https://www.showmeai.tech/article...
微博机器学习平台云上最佳实践
**新浪微博数据计算平台系统架构师 曹富强** 本文讲述了微博机器学习平台和深度学习平台的业务功能和云上实践，剖析了阿里云大数据在微博这两大学习平台的架构建设上所起到的作用。微博介绍 微博是2008年上线的，中国头部、流行的社交媒体平台，提供人们在线创作、分享和发现优质内容的服务，微博的大规模机器学...
【最佳实践】Elastic：机器学习的实践 - categorization
简介： 如果你有基于消息的日志条目，但是这些日志条目是机器生成的，则在将它们用于异常检测之前，首先需要将它们组织成类似的消息类型。 该过程称为分类 （cateogrization)，Elastic ML 可以帮助完成该过程。Categorization 将结构引入半结构化数据，以便对其进行分析。这样...
SLS机器学习服务最佳实践：ECS时序指标监控巡检
背景 云服务器ECS是阿里云所提供的性能卓越、稳定可靠、可弹性扩展的IaaS级别云计算服务。使用云服务器ECS可以不用采购IT硬件设备，直接像使用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地使用服务器，实现计算资源的即开即用和弹性伸缩。众多业务或服务在ECS上面运行，机器的稳定性对维持服务的稳定性来说尤...
SLS机器学习服务最佳实践：流式智能巡检
一、背景 异常检测是智能运维系统中的很重要的一环，在云上针对各个服务时序指标的巡检成为监控服务质量的重要手段。在云平台上，系统和服务的指标项太多、时序形态丰富、异常类型难以枚举，单单的依靠人工规则来做异常发现很达到预期效果；同时，现有的巡检方法多采用SQL发起机器学习函数的方式，拉取部分数据做模型训...
SLS机器学习最佳实践：时序相似性分析
一、使用场景 今天给大家介绍几个好用的时序相似性分析函数，具体涉及到的函数包含：时序的聚类，相似性计算等。主要解决的场景如下： 当您有N台机器的监控指标数据时，想快速知道在某一段时间机器的CPU形态的大致呈现哪些形态，便于用户更好的了解当前系统的状态； 当您指定某一台机器的某指标曲线时，您想知道哪些...
SLS机器学习最佳实践：时序异常检测
在SLS平台可以使用机器学习函数进行相关的时序异常检测，具体的相关函数可以使用如下函数进行异常检测，帮助用户提高巡检和分析的效率，具体的函数列表如下，具体的地址如下：https://help.aliyun.com/document_detail/93210.html我们可以通过上面的函数组合，可以得...
机器学习43条军规：解密谷歌机器学习工程最佳实践（上）
本文译者张相於，首发于微信公号ResysChina（resyschina），「AI早餐汇」经授权转载。以下为注解和编译的内容： 本文是对<Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering>一文的翻译+解读。看过我翻译...
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