決方案可以方便地解決各種問題並實現廣泛的目標。然而，如果我們從遠處觀察機器學習應用程序，我們會立即發現基本組件幾乎總是相同的。
無論您是想更了解機器學習解決方案的框架還是開始建立自己的解決方案，了解這些元件以及它們如何互動都會有所幫助。
繼續閱讀以發現 ML 架構的關鍵
元素及其以 ML 架構圖的形式表示。
什麼是機器學習架構圖？
機器學習架構是指構成機器學習系統的所有元件和流程的結構和組織，從機器學習應用程式的資料準備到部署和維護。
機器學習架構定義瞭如何
處理資料、如何訓練和評估模型以及如何產生預測。它提供了創建機器學習系統的藍圖。精心設計的機器學習架構可協助團隊建立可擴展、可靠且高效的機器學習系統。
ML 架構圖怎麼樣？
機器學習架構圖提供了建立機器學習應用程式所需的眾多元件的高級概述。下圖可能是 ML 人們參考的最常見的圖表，因為它 土耳其 WhatsApp 號碼數據 來自引用最廣泛的ML 論文之一。
機器學習系統中隱藏的技術債務
來源：Pinterest
機器學習架構圖元素
資料收集和存儲
此元件包含廣泛的原始資料來源，包括資料庫、資料湖和 API。它還涉及從多個來源收集資訊並將其儲存在單一位置以進行處理的步驟。
數據版本控制
在創建機器學習模型的過程中
我們會產生原始程式碼以外的工件。任何作為輸入資料或流程輸出的檔案都可以被視為工件。
數據版本控制不僅適用於我 美國刺激檢查如何影響現場流量和轉換？ [個案研究] 們輸入機器學習模型的數據，也適用於模型本身。資料版本控制和模型版本控制是指機器學習中資料的版本管理，即儲存、記錄和管理資料集中變更的過程。
資料預處理此元件主要涉及資料
處理：清理、特徵工程和資料規範化。資料準備對於提高資料品質並確保其分析適用性至關重要。
模型訓練和調優
此步驟包括選擇最佳方法、訓練模型 香港新聞 和微調超參數。目標是建立一個能夠準確預測結果並很好地推廣到新輸入的模型。
模型部署與監控該組件涉及在
生產環境中部署機器學習模型並定期監控其性能。這有助於我們發現任何問題並確保模型按預期運行。
團隊經常使用Docker來打包 ML 模型以進行部署。為了監控生產中的模型，他們經常使用 Prometheus 和 Grafana 的理想開源組合。
使用者介面該元件包括使用
者與模型互動以獲得其輸出的介面 – 例如，響應提示而產生的文字或圖像。可以使用儀表板、行動應用程式或線上應用程式。
迭代與反饋
這部分是關於收集用戶回饋以透過重新訓練來提高模型的效能。