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

2017-12-31 575

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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