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热门开源平台MLflow：机器学习生命周期的管理
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学，人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地，包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists, 更有大量的 Data Analysts，Business Analysts，Machine Learning Engineers，Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大，还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。
MLflow 是新兴的开放机器学习平台，2022年底下载量已突破千万。它解决了生产环境中使用机器学习的诸多挑战，例如实验结果跟踪，模型部署以及模型和数据的审计等。
MLflow 旨在与任何机器学习库一起使用，按照惯例（约定）确定有关您的代码的大部分内容，并且只需要最少的更改即可集成到现有的代码库中。 MLflow 的目标是获取以其格式编写的任何代码库，并使其可复现和可重复使用，可供多个数据科学家使用。
那么如何使用MLflow管理和优化机器学习的全周期过程呢？本周六将邀请到资深行业Data Scientist专家来为大家讲解。
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MLflow 介绍
MLflow 优势与特色
MLflow管理机器学习生命周期
Data Scientist如何使用MLflow
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