《构建实时机器学习系统》一1.2　机器学习发展的前世今生-低调大师

《构建实时机器学习系统》一1.2　机器学习发展的前世今生

2017-09-07 564

1.2　机器学习发展的前世今生

1.2.1　历史上机器学习无法调和的难题

早在 2011年，笔者之一彭河森正在谷歌总部实习的时候，机器学习的应用还主要集中在几个互联网巨头手里。当时，机器学习的大规模应用存在以下三个方面的限制。
1.运维工具欠缺
就拿灵活开发流程来说吧，早在 2011年，谷歌、亚马逊等公司开发了内部自有的协同部署工具，而开源协同部署工具 Jenkins才刚刚起步，不少公司对服务器集群的管理还停留在 rsync 和 ssh 脚本阶段。机器学习的应用往往需要多台服务器各司其职、协同作业，这也增加了机器学习开发、部署的难度。这也解释了为什么早期的机器学习软件包（如 Weka 等）都是单机版的，因为服务器配置真的是太麻烦了。
一个机器学习系统的上线运行，需要前端、后端多个组成部分协调工作。在缺乏运维工具的年代，这样的工作量会大得惊

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