AI产品开发指南：5大核心环节搞定机器学习工作流-低调大师

AI产品开发指南：5大核心环节搞定机器学习工作流

2017-12-31 588

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）

Python写得像英语一样6，神经网络、决策树烂熟于心，但如果不能动手将这些算法部署到实际系统中，这一切还有什么意义？

于是，国外的问答网站Quora上就有了这个问题：

怎样开发出一个AI系统或者产品？

量子位觉得，有一个来自Sean McClure的回答很不错。Sean是美国一家医疗公司的数据科学家，他从机器学习工作流的五个核心环节讲起，系统地回答了这个问题。

以下内容译自他的回答。

要构建一个AI系统或产品，你要处理好5个核心环节，我们通常称之为“机器学习工作流”。这些步骤分别是：

1. 数据收集与分析

2. 数据准备

3. 模型构建

4. 模型验证与测试

5. 模型部署

这是一个反复迭代的过程，每次循环都能改进我们构建的模型。

你要创造的是一个产品，所以，应该把这些步骤视为一个将原始数据转换成预测输出的数据工

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/409782

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Oracle 11g R2 RAC dbca新建实例报错

环境：CentOS6.5 64位，Oracle 11g R2 11.2.0.1.0 现象：oracle rac生产环境中，已经有一个实例正常使用，有需求再建一实例。新建实例过程中，最后步骤具体报错如下： [Thread-829] [ 2015-09-09 11:29:42.007 CST ] [DatabaseImpl.createStopDep:3579] stop dependencies = hard(intermediate:ora.asm,shutdown:ora.DG_DATA.dg) [Thread-829] [ 2015-09-09 11:29:42.057 CST ] [InstanceStepOPS.executeImpl:952] PRCR-1006 : Failed to add resource ora.proxy.db for null PRCR-1071 : Failed to register or update resource ora.proxy.db CRS-2566: User 'oracle' does not have su...

2018-01-01

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本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）还有几天就要告别2017，明年想不想get点新本领？不过学什么好呢？这是开发者们的新年学习愿望。相信你也看到其中最显眼的几个答案了：机器学习、人工智能（AI）、Python、大数据…… 这些数据来自DigitalOcean的一份报告。参与这份报告的开发者共计2500人，来自全球各地。报道显示，开发者对人工智能/机器学习技术非常重视，但已经掌握相关技能的仍是少数。不过，大部分“落伍”的开发者表示，明年会投入精力学习AI。当然，也有将近一半的开发者说，明年准备换个新工作。一起来看看这份报告的主要内容。平台和工具参与调查的开发者们，有很强烈的工具偏好。在编程工具方面，使用PHP的开发者占27%，选择Python的占24%，然后是JavaScript等。具体排名情况详见下图。在桌面操作系统层面，39%

2018-01-01

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