Flink ML 的新特性解析与应用

摘要：本文整理自阿里巴巴算法专家赵伟波，在 Flink Forward Asia 2023 AI 特征工程专场的分享。本篇内容主要分为以下四部分：Flink ML 概况在线学习的设计与应用在线推理的设计与应用特征工程算法与应用Tips：点击「阅读原文」在线观看 FFA 2023 会后资料～01Flink ML 概况Flink ML 是 Apache Flink 的子项目，遵循 Apache 社区规范，愿景是成为实时传统机器学习的事实标准。2022年1月份 Flink ML API 发布，7月份发布完备、高性能的 Flink ML 基础设施，2023年4月份发力特征工程算法并服务用户，6月份支持 Flink 多版本。02在线学习的设计与应用2.1 在线机器学习工作流样例有两个模型AB，用 online 在线学习的方式去训练这两个模型，并且使用模型去进行在线推理，在推理过程中这个模型是流动形式，叫做 Model stream （模型流），以模型流的方式将模型不断地流入链路中，使 ………………………………