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机器学习工程的最佳实践中对“管道”概念的疑问

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昨天TensorFlow公众号推送的“Google发布关于机器学习工程的最佳实践”中,关于术语“管道”及概念“基础学习的基本方法”中的相关描述,小伙伴们对其理解产生了分歧:


1. 保证问题是端到端解决的(根据英语版原文" Make sure your pipeline is solid end to end ", 但这种情况在学术界的简单场景才适用, 实践中很难满足);
2. 强调数据收集、训练、应用应该是在同一个场景下完成(根据" 管道包括从前端收集数据、将数据放入训练数据文件、训练一个或多个模型以及将模型运用到生产环境。 "的理解);
3. 认为是在强调“数据的合理性”;
4. 认为强调的是数据的传输渠道。


还想请教论坛中的各路大神,“管道”这个概念应该如何理解?


谢谢!

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精彩评论3

rocLv  TF荚荚  发表于 2018-5-21 09:29:12 来自手机  | 显示全部楼层
管道:机器学习算法的基础架构。管道包括从前端收集数据、将数据放入训练数据文件、训练一个或多个模型以及将模型运用到生产环境。
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  • kurileo这个是原文吧。。。我们就是对这句话和概览中相关概念的理解产生了分歧才提问的
    2018-5-21 10:57 回复
  • rocLv从定义上来说, 管道就是一个算法的基础架构. 个人觉得可以理解为首先你要保证算法架构一旦确定了就别再改变了,  因为你改变了算法的任意一部分都可能导致算法失效.  

    机器学习分为训练, 测试, 应用三个部分. 所以不存在你说的 " 实践中很难满足" 的情况. 你改变的输入, 输出, 但算法, 比如说CNN, 是不会改变的.
    2018-5-21 14:58 回复
ViolinSolo  TF豆豆  发表于 2018-7-3 20:51:26 | 显示全部楼层
我觉得要是说pipeline你就懂了。。。其实就是只一整套流程而已
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neverchange  TF豆豆  发表于 2018-7-3 21:34:44 | 显示全部楼层
管道就是一端输入一端输出,包含处理和对接的关系
本楼点评(0) 收起
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