机器学习平台带给QA的挑战 (insights.thoughtworks.cn)

【简介】

机器学习平台是一款集数据集、特征工程、模型训练、评估、预测、发布于一体的全流程开发和部署的工作平台。其数据量大、数据多样性、支持算法种类多,加上算法模型结果不确定、集成复杂等等特点;这会给QA的工作带来怎样挑战、以及如何克服,本文一一揭晓。

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@Thoughtworks 2020-12-07 11:02分享 / 0个评论
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Replication(上):常见复制模型&分布式系统挑战 (tech.meituan.com)
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Kafka在美团数据平台的实践 (tech.meituan.com)
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如何面对数据项目开发和管理中的挑战 (insights.thoughtworks.cn)
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API快速开发平台设计思考 (mp.weixin.qq.com)
在我之前谈API网关的时候曾经谈到过快速开发平台,即将API快速开发的一些内容放入到API网关中,实际来看围绕API全生命周期管理,本身包括了开发态,运行态,运维态。
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18款顶级代码生成器平台! (mp.weixin.qq.com)
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机器学习的目的:更精准地替代经验以及更大面积复用人工。在这个文章中,要回答什么场景下该用机器学习,同时我们也需要回答一个更为本质的问题,什么是机器学习?
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