趋近智
构建机器学习模型不仅仅是运行一段训练脚本。这是一个将原始数据转化为可运行、受监控应用的全流程。这整套流程被称为机器学习生命周期,也是任何 MLOps 实践的运作支柱。如果不了解这些阶段,就很难实现自动化和可重复性。
本章将梳理这一生命周期的全过程。我们从数据接入和准备的初始步骤开始。随后,你将学习如何训练、评估和验证模型,以确保其表现符合预期。接着,我们将分析将模型部署到生产环境的不同策略。最后,你将看到如何监控已部署的模型并建立反馈回路,从而实现持续改进,确保模型长期有效。
2.1 端到端机器学习生命周期概览
2.2 数据摄取与准备
2.3 模型训练与实验
2.4 模型评估与验证
2.5 模型部署策略
2.6 生产环境中的模型监控
2.7 模型改进的反馈循环
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