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如何高效运作机器学习团队(机器学习入门第四篇)

本文是机器学习入门教程的第四篇,前三篇分别是: 1.机器学习能为你的业务做什么?有些事情你肯定猜不到2.关于机器学习算法 你需要了解的东西3.如何开发机器学习模型? 我们已经讨论了开发机器学习模型的整个过程,现在我们来谈谈谁来实现这个过程,以及团队是如何运作的。 一个欢乐的大家庭 一个“传统”的产品团队由设计师、工程师和产品经理组成,而数据分析师有时也会包含在其中,但大多数情况下是多个团队共享这个稀缺的资源。在数据科学成为公司DNA一部分的时候,数据科学家必须要成为产品团队的一个重要组成部分,而不是被视为一个单独的个体。开发具有业务影响力的模型需要设计师、项目经理、工程师与数据科学家一起通力协作。 模型开发中的角色和责任 我们以前讨论过机器学习的开发过程。在这里,我们将重点介绍团队的组成,以及在开发过程中不同人员角色的职责。 构思阶段:在这个阶

分解技术大揭秘

支持传统的IT体系架构要耗费大量的时间,这与当前快节奏的业务环境背道而驰。新兴的各种技术,例如融合与超融合基础架构,公有云和私有云,以及基于Hadoop和Spark的横向扩展产品与服务正在缓解局面。但这还不够,我们希望可以将更多时间投入到创新应用的开发,而非维护管理IT基础架构之上。 分解(Disaggregation),将一个聚合体分割成多个组成部分,这并不是什么破天荒的想法,但其重要性正在日益凸显出来。在IT领域中,分解意味着将计算机分割成处理、内存、I/O、存储、缓存、网络结构等核心元素,从而实现最具成本效益的敏捷的基础架构和高效的存储配置。 但为什么我们要在诸如超融合等聚合IT资源的理念盛行十年之后重提这一话题呢?原因在于单独扩展某单一资源通常会比将其作为一个整体进行扩展来得更具成本效益。 分解的理念在于用大量计算机来创建出独立的资源池,然后根据需要分配适当的资源组合——内存、处理器、缓存、网络架构以及存储分配——从而为各个应用程序提供相应服务。如果操作得当,分解基础架构可以随时执行,提升高达80%的资源利用率,并且让管理成本随着存储分配的自动化而下降。 我们用五款产品来诠释分...

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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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