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来源:胜利云 发布时间:2021-07-10 00:41 标签:海外域名备案网站建设生机
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今天的博客是由首席数据科学家兼SAP高级分析组织高级主管Paul Pallath博士为我们带来的

任何类型的债务如果不解决,都是一颗等待爆炸的定时炸弹。我们可以很容易地将这一点与金融联系起来。

技术复杂性和债务之间的比较最早是在1992年得出的。在一份经验报告中,Ward Cunningham提醒业界注意这个问题,自助建站模板,并由此创造了"技术债务"一词。一点债务可以加速发展,只要它被及时地用重写来偿还…当债务没有偿还时,危险就发生了。花在不太正确代码上的每一分钟都算作债务利息。整个工程组织可以在未整合的实现(面向对象或其他)的债务负担下停滞不前"。- Ward Cunningham,1992

机器学习模型也会经历技术债务吗?

Sculley等人(2015年)最近发表的一篇论文《机器学习系统中隐藏的技术债务》表明了这一点。他们解释说,除了在软件开发过程中引入的技术债务外,机器学习系统还会产生隐藏的技术债务。技术债务可以通过重构代码、删除死代码、减少依赖性、引入抽象以便于维护等等来解决。然而,隐藏债务是危险的,因为它是无声的复合物。

以下是机器学习实现中识别隐藏债务的大类:

边界侵蚀资料相依反模式处理现实世界变化的影响

边界侵蚀

软件工程中的封装和模块化设计实践创建了强大的抽象边界来帮助维护代码。因此,无需修改现有的代码,就可以很容易地扩展代码以增强功能。

不幸的是,通过定义特定的预期行为,一元云购下载,很难强制机器学习系统的抽象边界。这是由于纠缠、校正级联和未声明的消费者造成的。

数据依赖性

根据Morgenthaler等人在Google(2012)²发表的关于管理技术债务的论文,依赖性债务是导致软件开发中代码复杂性和技术债务的一个重要因素。值得庆幸的是,现代的编译器和链接器能够检测并帮助修复这些依赖关系。

然而,数据依赖关系在机器学习系统中也有类似的影响,但很难检测。不稳定的数据依赖、未充分利用的数据依赖和数据依赖的静态分析是机器学习系统中产生隐藏债务的一些与数据相关的原因。

反模式

专门用于机器学习中的模型训练和预测的代码比其他各种类型的代码小得多。例如,胶合代码(几个不兼容的组件被快速组合到一个实现中),或者死掉的实验代码路径(为快速原型设计代码,以在机器学习实现中获得快速周转时间)。

总之,美国高防云服务器,

使用机器学习算法创建的模型是在与真实世界直接交互的业务应用程序中使用。因此,云服务器服务,现实世界的不稳定性是机器学习系统中产生隐性债务的另一个原因。

机器学习实施中的这种情况需要像SAP这样值得信赖的合作伙伴。在SAP,我们提供的功能有助于防止在预测过程中无意中产生的不明显、隐藏的债务。这样,一个数据驱动的组织就可以不受阻碍地走上数字化转型的道路。

¹Sculley、Gary Holt、Daniel Golovin、Eugene Davydov、Todd Phillips、Dietmar Ebner、Vinay Chaudhary、Michael Young、Jean-Francois Crespo和Dan Dennison。2015机器学习系统中隐藏的技术债务。在第28届神经信息处理系统国际会议论文集(NIPS’15)中,C.Cortes,D.D.Lee,M.Sugiyama和R.Garnett(Eds.)。麻省理工学院出版社,微博淘客,剑桥,马萨诸塞州,美国,2503-2511.

²David Morgenthaler,Misha Gridnev,Raluca Sauciuc,Sanjay Bhansali,搜索构建债务:谷歌技术债务管理经验,第三届技术债务管理国际研讨会论文集,第1-6页,2012年6月5日至5日,瑞士苏黎世

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