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2021 年 1 月 19 日
【斯坦福CS329S】机器学习系统设计导论，92页ppt
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机器学习系统设计的目标

机器学习系统设计是为机器学习系统定义接口、算法、数据、基础设施和硬件以满足特定要求的过程。

大多数ML课程只涵盖ML算法部分。在本课程中，我们不会教你不同的ML算法，但我们会看看整个系统。

下是我们将要学习的系统应该具备的四个主要要求：

  • 可靠的
  • 可伸缩的
  • 可维护的
  • 适应性强的

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Intro to machine learning systems design
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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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