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第2章 MLOps基础
Noah Gift
医学院的经历令我感到可悲,许多事实的起源很少有人解释,它们的用处也很少被证明是合理的。班上96名学生中大多数并不像我一样厌恶死记硬背和喜欢提出质疑。有一次,当一位生物化学讲师声称推导出能斯特方程时,这一点尤为明显。全班都在忠实地抄写他在黑板上写的东西。一年前我才在加州大学洛杉矶分校上过化学专业的物理化学课程,我认为他是在虚张声势。
“你从哪里得到k的值?”我问。
全班同学对我大喊:“让他写完!我们只需照抄。”
——Joseph Bogen博士
拥有坚实的基础对任何技术工作都至关重要。在本章中,几个关键的构建模块为本书的其余部分奠定了基础。在与刚接触数据科学和机器学习的学生打交道时,我经常发现他们对本章涵盖的术语存在误解。本章旨在为使用MLOps方法论奠定坚实的基础。