机器学习平台

完备的技术学习平台

机器学习平台建设指南_AI_Thoughtworks洞见_InfoQ精选文章

10.机器学习平台建设 - AI-EDU
一篇文章读懂什么是机器学习平台 | 人人都是产品经理
论各大机器学习平台之间的区别和优劣? - 知乎
猛犸机器学习开发平台—开发实践-社区博客-网易数帆https://baijiahao.baidu.com/s?id=1604692141830418210&wfr=spider&for=pc


找一下有哪些开源的机器学习平台
一般来说,一个机器学习平台需要具备数据接入、数据处理、模型构建、训练、验证、部署、监控与结果分析可视化等基本功能,且还要在框架支持度、效率成本协调、技术架构选择等多方面考虑。
机器学习平台对比主流机器学习平台调研与对比分析

网易机器学习平台:Dolphin猛犸机器学习开发平台—开发实践-社区博客-网易数帆

sophon

美团机器学习平台:图灵
一站式机器学习平台建设实践_51CTO博客_一站式机器学习平台
目前业界比较优秀的机器学习平台有很多,既有大公司研发的商用产品,如微软的Azure、亚马逊的SageMaker、阿里的PAI平台、百度的PaddlePaddle以及腾讯的TI平台,也有很多开源的产品,如加州大学伯克利分校的Caffe、Google的TensorFlow、Facebook的PyTorch以及Apache的Spark MLlib等。而开源平台大都是机器学习或者深度学习基础计算框架,聚焦于训练机器学习或深度学习模型;公司的商用产品则是基于基础的机器学习和深度学习计算框架进行二次开发,提供一站式的生态化的服务,为用户提供从数据预处理、模型训练、模型评估、模型在线预测的全流程开发和部署支持,以期降低算法同学的使用门槛。
公司级的一站式机器学习平台的目标和定位,与我们对机器学习平台的需求不谋而合:为用户提供端到端的一站式的服务,帮助他们脱离繁琐的工程化开发,把有限的精力聚焦于算法策略的迭代上面。鉴于此,美团配送的一站式机器学习平台应运而生。

Uber 机器学习平台
Uber 机器学习平台实践 | 伴鱼技术团队
Michelangelo 平台(以下简称平台)首先厘清并定义了 ML 的全流程——数据管理、模型训练、模型评估、模型部署、做出预测、预测监控,并给出了各环节的解决方案。

严选机器学习平台
严选机器学习平台建设实践_一个数据人的自留地-商业新知
算法开发一般分为以下几个阶段: 数据预处理、特征工程、模型训练、模型校验和模型上线。

vivo机器学习平台
vivo互联网机器学习平台的建设与实践 - 简书
通用的算法平台可划分为三步骤:数据处理「对应通用的特征平台,提供特征和样本的数据支撑」、模型训练「对应通用的机器学习平台,用于提供模型的训练产出」、模型服务「对应通用的模型服务部署,用于提供在线模型预估」,三个步骤都可自成体系,成为一个独立的平台。

阿里云机器学习平台 PAI 
阿里云机器学习平台 PAI 的云原生实践与落地 - 知乎
随着机器学习和云原生的迅速发展应用,更好更方便的利用机器学习方法成为算法工程师和非算法工程师的开发者的紧迫需求,我们希望有这样一个平台,它具备数据处理,开发模型,模型部署,管理数据等围绕着数据和模型的能力,机器学习平台应运而生。


机器学习平台搭建
kubeflow架构

官网这里Components | Kubeflow

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