第三期ML系统设计学习小组

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欢迎一起深入学习机器学习系统设计和 MLOps 最佳实践！ 这次学习小组主要基于 Chip Huyen 的《Designing Machine Learning Systems》一书，带领大家从数据工程、特征处理一直到模型部署、监控和持续学习，完整覆盖机器学习的整个流程。 谁适合参加？ 机器学习爱好者：只要你对监督学习、神经网络、反向传播有一定基础，都很欢迎加入； 程序员/数据科学家：如果你想把 ML 从实验室带到真实生产环境，这里很适合你； 职场专业人士：想在实际工作中落地 ML 解决方案的，也非常欢迎； 主要内容 ML 系统总览 什么时候用机器学习？如何确定用例？研究 vs. 生产有哪些不同？ 设计稳健的 ML 流水线 怎么保证系统的可靠性、可扩展性以及可维护性？ 数据工程基础 从数据源到存储格式（JSON、列式/行式），再到批处理和流式处理 特征工程和模型开发 怎么处理缺失 ………………………………