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随着 AI 技术使用日益广泛，在数据平台中进行机器学习建模分析成为了越来越常见的场景。这需要机器学习工程化的支持。
在数据平台中进行机器学习模型的工程化应用需要考虑这些问题：
- 如何应对大数据量？
- 如何支持特征探索？
- 如何训练模型？
- 如何部署模型？
- 如何执行预测？
- 如何管理模型版本？
- 如何更新模型？
这是来自我们项目上的一些思考： https://brightliao.com/#/NDE3MDkx
欢迎感兴趣的同学一起讨论！
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