Ying’s Blog
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AI 时代的平台设计-读《人工智能工程化》
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原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。
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内容提要
文章探讨了人工智能工程化所需的多样化工具和技术，强调应用场景和底层架构的重要性。介绍了监督学习的基本步骤、数学基础及其在效率、成本和安全等方面的考虑。同时，讨论了人工智能中台的产品能力和架构设计，包括SAAS、PAAS、IAAS层次，以及推理服务架构的实现示例。
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关键要点
- 人工智能工程化需要多样化的工具和技术，避免从头开始研究以控制预算和成本。
- 了解上层应用场景和用户诉求，以及底层设计架构和实现细节是关键。
- 监督学习的基本步骤包括数据集创建、训练、验证和部署。
- 数学基础包括线性代数、概率论、数理统计、最优化理论和信息论。
- 人工智能中台的效率、成本和安全性是重要考虑因素。
- 人工智能中台的产品能力包括数据标注、建模和部署三个核心步骤。
- 架构设计分为SAAS、PAAS和IAAS三层，各层有不同的功能和作用。
- 推理服务架构以TensorFlow Serving为例，展示了如何运行推理服务和查询模型。
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