本节将通过 ACME Fishing Logistics 示例向您介绍机器学习软件开发生命周期(MLSDLC) 以及如何植入端到端流程。本节包含了在前面几部分中学到的各种技术,并展示了它们如何适用于 MLSDLC。本部分的各个章节将通过强调跨职能团队的各种角色以及团队成员如何实现生产应用的 CI ( 持续集成)、 CD ( 持续交付)和 CT ( 持续训练)方面,向您介绍 MLSDLC 是什么以及它在实践中是如何工作的。
本节包括以下章节:
- [第十章] B17649_10_ePub.xhtml##_idTextAnchor133) ,*【机器学习软件开发生命周期简介(MLSDLC
- [第十一章] B17649_11_ePub.xhtml##_idTextAnchor149
文章列表
- AWS自动化机器学习-一、AWS 上的自动化机器学习入门
- AWS自动化机器学习-七、使用 AWS 步骤函数构建 ML 工作流
- AWS自动化机器学习-三、使用 AutoGluon 技术自动化复杂的模型开发
- AWS自动化机器学习-九、使用 Amazon Managed Workflows 为 Apache AirFlow 构建 ML 工作流
- AWS自动化机器学习-二、使用 SageMaker 自动驾驶器自动化机器学习模型开发
- AWS自动化机器学习-五、自动化 ML 模型的持续部署
- AWS自动化机器学习-八、使用 Apache Airflow 实现机器学习过程的自动化
- AWS自动化机器学习-六、使用 AWS 步骤函数自动化机器学习过程
- AWS自动化机器学习-十、机器学习软件开发生命周期(MLSDLC)简介
- AWS自动化机器学习-十一、MLSDLC 的持续集成、部署和训练
- AWS自动化机器学习-四、机器学习的持续集成和持续交(CI/CD)
- AWS自动化机器学习-第一部分:自动机器学习过程和 AWS 上的 AutoML 的基础知识
- AWS自动化机器学习-第三部分:优化以源代码为中心的自动化机器学习方法
- AWS自动化机器学习-第二部分:通过持续集成和持续交付(CI/CD)实现机器学习过程的自动化
- AWS自动化机器学习-第五部分:自动化 AWS 上的端到端生产应用
- AWS自动化机器学习-第四部分:优化以数据为中心的自动化机器学习方法
- AWS自动化机器学习-零、前言