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Eckerson Group ：2022年优化机器学习生命周期和机器学习模型运营化(MLOps)白皮书-云数据平台的兴起（英文版）（17页）.pdf

上传人：无*** 编号：100330 2022-09-26 PDF PDF 中文版中文版中文版 17页 4.13MB 收藏收藏已收藏上传文档翻译

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本文主要讨论了机器学习（ML）生命周期和MLOps在云数据平台上的优化。主要内容包括： 1. 机器学习（ML）生命周期包括数据和特征工程、模型开发和模型生产三个阶段。数据科学家和数据工程师在数据和特征工程阶段整合和转换历史输入数据，定义特征，训练算法生成模型。ML工程师在模型生产阶段将模型实施到生产中，监控其性能和准确性。 2. 云数据平台结合了数据仓库和数据湖的特性，支持各种工作负载，包括商业智能（BI）、机器学习和数据应用程序。云数据平台为机器学习生命周期提供支持，并帮助数据科学团队简化MLOps。 3. 云数据平台通过提供生命周期速度、生产规模、治理和对机器学习工具生态系统支持，帮助优化机器学习操作（MLOps）。数据科学团队可以采用这些指导原则，考虑在云数据平台上标准化他们的ML生命周期和MLOps。 4. 云数据平台支持可扩展性、可重复性和治理，帮助解决机器学习面临的挑战。数据科学团队可以利用云数据平台来管理机器学习生命周期，并解决可扩展性、可重复性和治理方面的挑战。

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早期阶段与过去几年的后期阶段相似。2021年，早期估值中值同比跃升50%，至4500万美元。这一数值的中值高于几年前的后期，说明了涌入风险投资战略的资本海啸。非传统投资者继续推动风投行业的收入趋势。值得注意的是，非传统投资者参与的交易在后期达到了2亿美元的中值估值，比2020年增长了两倍。