MLOps：您需要了解的一切
原文约3600字，阅读约需9分钟。发表于：。近年来，对数据相关职位的需求不断增长。从不同技术背景转向数据行业的人数比例不断增长。数据科学和分析工作是大多数人梦想的竞争激烈的工作角色。然而，数据行业的其他领域却鲜为人知。这就是机器学习操作 (MLOps)。阅读本文直至最后，了解什么是 MLOps 以及它的适用对象。什么是 MLOps？MLOps 代表机器学习操作，是一项协作工作，专注于提高机器学习模型的效率，轻松将ML模型与生产环境集成，并通过实时监控获得的反馈进行改进。受 DevOps启发的 MLOP概念的诞生是为了解决 ML 模型的传统部署方法所面临的挑战，这些挑战导致协作困难且实时效率较低。它主要关注协作、自动化和持续改进。近年来，
近年来，对数据相关职位的需求不断增长，其中机器学习操作（MLOps）是一个鲜为人知的领域。MLOps是一种协作工作，旨在提高机器学习模型的效率，并通过实时监控获得的反馈进行改进。MLOps解决了传统机器学习工作流程中的挑战，如协作困难、版本控制问题和缺乏自动化。MLOps的好处包括团队协作、持续监控、优化计算资源和引入标准化流程。MLOps的核心组件包括数据挖掘、数据预处理、训练模型、参数调整和模型部署。与DevOps相比，MLOps专注于机器学习模型的部署和实时监控。MLOps工程师是数据科学家和IT运营之间的桥梁，负责构建解决方案、调整参数和处理模型。掌握MLOps对于成为优秀的数据科学家至关重要。
