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MLOps 的主要优势是高效率、可扩展性和可再现性。MLOps 包括从数据流到机器学习模型部署的所有内容。在某些情况下，MLOps 只是用于模型部署，但你也可以找到更成熟的企业，它们已经在各种 ML开发领域实现了MLOps，如探索性数据分析（EDA）、数据预处理、模型训练等。

机器学习工程（MLE）是将软件工程和数据科学技能相结合的过程，目的是将机器学习模型转化为可用的产品。它包括训练模型并通过Inference endpoints公开这些模型，以及优化数据处理和数据检索，以实现生产的延迟性和稳定性。

由于有软件开发的教育背景，我对“软件开发生命周期”(SDLC)烂熟于心，我为自己准备了许多检查清单，确保我尽可能地编写最好的代码。当我开始在网上查阅大量的数据科学课程和证书时，我注意到有一个重要的东西被遗漏了：任何对项目生命周期的提及。直到我自己挖掘，我才知道数据科学确实有一个通用的生命周期，而且它足够灵活，可以进行修改，能适应每个团队或项目的需求。

重要。使用正确的大数据工具是企业提高自身优势、战胜竞争对手的必要条件。下面让我们来了解一下最常用的30种大数据工具，紧跟大数据发展脚步

Medium网站上有很多用户都在找数据科学家或数据分析师的职位，所以他们对这两种职位的面试过程都很感兴趣。而我曾经分别在几家公司参加过这两个职位的面试。

为了缓解欺诈问题，机器学习欺诈检测研究已经做出了许多努力，但仍然没有完美的解决方案。这是可以理解的，因为每个企业都有不同的需求，数据也在不断发展。

当模型在训练集上表现良好但在测试集表现不佳时，就会发生过拟合。过拟合是机器学习中一个非常常见的问题，并且有大量文献致力于研究防止过拟合的方法。在本文中，将描述八种简单的方法来防止过拟合，通过在每种方法中只对数据、模型或学习算法进行改进来缓解过拟合。