机器学习系统的构建：考虑 MLOps 的端到端概述
As I begin my journey into Machine Learning Engineering, I want to understand not just how models work — but, how entire ML systems are designed, deployed, and maintained in the real world. In...
本文概述了机器学习项目的生命周期，包括问题定义、数据收集、清洗、模型训练与评估、部署和监控。MLOps 确保机器学习系统的可重复性、版本控制和自动化，促进开发者与数据科学家的协作。作者计划构建一个简单的机器学习管道，并记录每个步骤。
