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在生产环境中部署机器学习模型是一个复杂的过程，需要考虑诸多因素，也存在很多挑战。近日，来自剑桥的研究者梳理了该流程常见的问题。
近年来，机器学习在学术研究领域和实际应用领域得到越来越多的关注。但是，在生产系统中部署机器学习模型存在许多问题和担忧。近日，来自剑桥的研究者做了一项调查，综述了在各个用例、行业和应用中部署机器学习解决方案的报告，并提取了机器学习部署工作流程各阶段需要实际考量的因素。
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用例研究型论文：这类论文提供单个机器学习部署项目的经过，通常会深入讨论作者面临的每个挑战以及克服方式。
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综述文章：这类文章描述了机器学习在特定领域或行业中的应用，通常总结了在所涉及领域中部署机器学习解决方案最常遇到的挑战。
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经验总结型论文：作者通常会回顾他们在生产中部署机器学习模型的经验。
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数据管理：重点是准备构建机器学习模型所需的数据。
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模型学习：模型选择和训练。
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模型验证：确保模型符合特定功能和性能要求。
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模型部署：将训练好的模型集成到运行模型所需的软件基础架构中。此阶段还涵盖模型维护和更新的问题。
<section data-brushtype="text" style="padding-right: 0em;padding-left: 0em;white-space: normal;letter-spacing: 0.544px;color: rgb(62, 62, 62);font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;word-spacing: 2px;caret-color: rgb(255, 0, 0);text-align: center;"><strong style="color: rgb(0, 0, 0);font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;"><span style="letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;"><strong style="font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;"><span style="letter-spacing: 0.5px;">—</span></strong>完<strong style="font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;"><span style="letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;"><strong style="font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;"><span style="letter-spacing: 0.5px;">—</span></strong></span></strong></span></strong></section><pre><pre><section style="letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;"><section powered-by="xiumi.us"><section style="margin-top: 15px;margin-bottom: 25px;opacity: 0.8;"><section><section style="letter-spacing: 0.544px;"><section powered-by="xiumi.us"><section style="margin-top: 15px;margin-bottom: 25px;opacity: 0.8;"><section><section style="margin-bottom: 15px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;color: rgb(127, 127, 127);font-size: 12px;font-family: sans-serif;line-height: 25.5938px;letter-spacing: 3px;text-align: center;"><span style="color: rgb(0, 0, 0);"><strong><span style="font-size: 16px;font-family: 微软雅黑;caret-color: red;">为您推荐</span></strong></span></section><section style="margin-top: 5px;margin-bottom: 5px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;min-height: 1em;font-family: sans-serif;letter-spacing: 0px;opacity: 0.8;line-height: normal;text-align: center;">一文了解深度推荐算法的演进</section><section style="margin-top: 5px;margin-bottom: 5px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;min-height: 1em;font-family: sans-serif;letter-spacing: 0px;opacity: 0.8;line-height: normal;text-align: center;"><span style="font-size: 14px;">13个算法工程师必须掌握的PyTorch Tricks</span></section><section style="margin-top: 5px;margin-bottom: 5px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;min-height: 1em;font-family: sans-serif;letter-spacing: 0px;opacity: 0.8;line-height: normal;text-align: center;"><span style="font-size: 14px;">吴恩达上新：生成对抗网络（GAN）专项课程</span></section><section style="margin-top: 5px;margin-bottom: 5px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;min-height: 1em;font-family: sans-serif;letter-spacing: 0px;opacity: 0.8;line-height: normal;text-align: center;">图像算法可以稳定处理视频了！| NeurIPS 2020</section><section style="margin-top: 5px;margin-bottom: 5px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;min-height: 1em;font-family: sans-serif;letter-spacing: 0px;opacity: 0.8;line-height: normal;text-align: center;">从SGD到NadaMax，十种优化算法原理及实现</section></section></section></section></section></section></section></section></section>
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