机器学习教程

学习掌握MLOps的途径： Linux Python Docker AWS Terraform Kubernetes Prometheus Grafana Kubeflow CI/CD

您想开始从事ML两条路线：学习Python，NumPy和Scikit-Learn。用它们来解决问题在大学度过2年，学习数学，毕业，然后学习17年前，我选择了第2条，但是你可以节省2年。 2那里的许多资源可能非常令人沮丧。<

在过去十年中，“数据科学家”一直是最受欢迎的职位之一。但是再过十年，由于诸如自动机器学习或AutoML之类的技术，该角色将看起来非常不同。新技术已经在帮助减少组织从头开始构建传统数据科学家的生硬AI和ML模型的需求。取而代之的是，在大多数组织中，软件开发人员甚至是非技术人员都将承担繁

随着时间的流逝，数据科学已经证明了其高价值和高效率。数据科学家发现越来越多的新方法在日常生活中实施大数据解决方案。如今，数据已成为成功公司所需的燃料。电信公司也不例外。由于这些情况，他们承受不起不使用数据科学的负担。在电信行业中，数据科学应用程序被广泛用于简化运营，最大化利润，建立有

根据Degreed的最新研究，软件架构、Java和机器学习是软件工程师认为2021年至关重要的顶级编程技能。 从2020年2月到2021年2月有等级的全球用户数据研究中揭示了对于软件工程师，产品经理和业务分析师而言，在职场中最重要的技能。数据突出了内部和外部某些技术和产品管理角色中技

如果简单的机器学习方法可以令人满意地解决您的问题，则没有太多理由使用神经网络，因为训练它们在时间和计算能力方面往往很昂贵。对于传统的机器学习方法而言，最有效的问题是涉及结构化数据，这些数据即是已经被理解的结构和标签之间的关系。例如，一个数据表将一个人的某些特征（例如年龄，孩子的数量，

本文个人研究。有些内容可能并非100％准确，但我已尽力保持其准确性，信息量和价值。 1. Uber系统设计

预训练语言模型 

在过去的6年中，我一直在进行NLP / ML研究。我遇到了很多机器学习资源和论文。今天，我一直在思考与机器学习/ NLP /深度学习相关的博客文章（而非论文），这些文章对我来说是具有变革性的。在此博客文章中，我提供了一些简短的集合，其中包括一些想到的高影响力博客文章。 1）递

机器学习步骤：分析问题收集数据准备数据选择合适的模型训练模型评估结果寻找biases偏差调整它部署模型监控

在这篇评论中，描述了当前的Feature Store格局，以及如何在MLOps管道中构建？人工智能和机器学习已达到拐点。在2020年，各种规模的不同行业的组织开始将其ML项目从实验发展到工业规模的生产。这样做的时候，他们意识到他们在功能特征定义和提取上浪费了很多时间和精力。F

就像生活中的大多数事物一样，假设前提直接决定了成功或失败的方向。同样，在机器学习中，了解机器学习技术背后的假定逻辑将引导您朝着为数据应用最佳工具迈进。  K-NN（K最近的邻居）假设前提：<

美国最受欢迎的在线炒股平台RobinHood将用户的交易数据出售给对冲基金，用于执行高频交易的机器学习的训练数据（为Citadel的M/L模型提供了免费的训练数据）。这些散户数据有助于基金在股票上涨之前买入，而在股票下跌之前卖出，这帮助对冲基金赚了数十亿美元。具有讽刺意味的是，这些被

准备将您的机器学习模型投入生产吗？亚马逊提供SageMaker：这是一种完全托管的机器学习服务，可以一站式提供您所需的一切。服务列表令人印象深刻： 1. Studio 2. Projects 3. Studio Notebooks 4. Exp

Notebooks机器学习编码、实验和传达结果的一种绝佳方法。Jupyter Notebooks精彩的30分钟教程， https：// youtube.com/w