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为什么我们建立机器学习工程平台,而不是数据科学平台?

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 大约一年前,我们中的一些人开始研究开源机器学习平台 Cortex 。我们的动机很简单:鉴于从模型中构建应用程序是一种可怕的体验,充满了胶水代码和样板,我们需要一个工具,能将这些都予以抽象化。 虽然我们对自己在 Cortex 上的工作感到非常自豪,但我们只是过去一年来加速趋势的一部分,那就是机器学习工程生态系统的发展。公司雇佣机器学习工程师的速度比以往任何时候都要快,发布的项目也越来越好。尽管这让我们感到很兴奋,但我们仍然经常听到这样一个问题:“什么是机器学习工程?”在本文中,我想为读者们解释什么是机器学习工程,以及为机器学习工程师构建一个平台意味着什么。什么是机器学习工程?为什么它不是数据科学?让我们先从更多人熟悉的数据科学的背景来定义机器学习工程。要给数据科学下一个定义,还不会让人愤怒评论,这很难,但我还是会试着下一个定义:从广义上讲,数据科学是一门应用科学过程从数据中获得见解的学科。机器学习工程是一门利用机器学习构建应用程序的学科。 显然,这里有很多重叠之处。两者都是封装了机器学习的...

浪迹天涯的骨灰级开源爱好者——对话阿里云 MVP吴晟

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 简介: 吴晟是我见过最“浪”的程序员,喜欢买买买,热爱公路自驾。格子间拘不住他向往自由的灵魂,七大洲才能承载他追逐梦想的印记。作为SkyWalking创始人的吴晟,远不止诗与远方齐飞的魅力。 以下为吴晟的个人专访,推荐阅读(约4分钟)。 不妨做个自得其乐的俗人 SkyWalking 给我带来最大的收获是成就感和知名度。我想每一个项目的深度参与者都会有不同的收获,不但可以磨练自己的技术,也会对代码和产品更加执着,苛求细节、强调逻辑,业务能力方面也会有较大的提升。首先自己的社交圈扩大并提高,国内外技术圈、媒体、其他领域专家等都有机会接触到。其次,沟通能力甚至英语能力也会有长进,彻底从技术宅,变成一个擅长沟通、演讲(亦或忽悠)的产品经理兼售前兼自动化测试兼写手。在各方面都得到训练后,最终变得愈发自信和优秀。 开源的成就,也给了我实现爱好的经济基础。我是一个生活比较随性的人,喜欢车喜欢表,喜欢公路自驾。2012年至今,护照上已经记录下美国、新加坡、韩国、意大利、法国、瑞士、乌克兰、泰国、印度等等...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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