ML Ops 是 AI 领域中一个相对较新的概念，可解释为「机器学习操作」。如何更好地管理数据科学家和操作人员，以便有效地开发、部署和监视模型?其中数据质量至关重要。本文将介绍 ML Ops，并强调数据质量在 ML Ops 工作流中的关键作用。ML Op

想要优化自己的神经网络，却不知道哪种优化器更适合自己？又或者，想知道深度学习中梯度下降的算法到底都有哪些？现在，最全面的优化算法分析来了。它整理了自1964年以来，几乎所有的优化方法，将它们进行了分类。此外，它还给出了几种基准测试方法，并用它分析了1344

一行代码不用写，就可以训练、测试和使用模型，还有这样的好事?最近，软件工程师 Nidhal Baccouri 就在 GitHub 上开源了一个这样的机器学习工具——igel，并登上了 GitHub 热榜。目前，该项目 star 量已有 1.5k。该项目旨在

　　W模型上表明开发和测试团队在一定程度上来说是并行工作的，但是测试是依赖开发团队做出的内容，所有有一定的滞后性。

Alink 是阿里巴巴基于实时计算引擎 Flink 研发的新一代机器学习算法平台，是业界首个同时支持批式算法、流式算法的机器学习平台。本文将为大家展现Alink如何划分训练数据集和测试数据集。一般做预测分析时，会将数据分为两大部分。一部分是训练数据，用于构

　　在软件测试方面，V模型是最广为人知的模型，尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型，或者其它的模型。V模型已存在了很长时间，和瀑布开发模型有着一些共同的特性，由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑。V模型中的过程从左到右，描述了基本的开发 过程

软件是计算机系统中的程序和相关文件或文档的总称。– V模型一大缺点正是它自身的顺序性所导致的。

　　在软件测试方面，V模型是最广为人知的模型，尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型，或者其它的模型。V模型已存在了很长时间，和瀑布开发模型有着一些共同的特性，由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑。V模型中的过程从左到右，描述了基本的开发 过程

在机器学习模型的训练过程中，模型是非常容易过拟合的。深度学习模型在不断的训练过程中训练误差会逐渐降低，但测试误差的走势则不一定。在模型的训练过程中，模型只能利用训练数据来进行训练，但不能接触测试集上的数据。因此当模型在训练集上得到非常不错的下效果，但在测试

软件测试工程师称为“QA”，质量保证者——这是入门的第一点要学习的。

在介绍自动化测试模型之前，我们先来了解库、框架和工具之间的区别。因为它的主要任务就是帮助我们完成测试工作，所以通常称它为测试框架。

过去几年间，迁移学习给 NLP 领域带来了丰硕的成果，掀起了新一波的发展浪潮。迁移学习在2018年出现的GPT、ULMFiT、ELMo以及 BERT等成果上初露锋芒，之后又在2019年大显身手，推动了领域内多种新方法的发展，其中就包括XLNet、RoBER

需要区分训练误差和泛化误差。前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回

RAD模型是软件开发过程中的一个重要模型，通过开发和测试同时进行的方式来缩短开发周期，提高开发效率。其形状像一个字母V，故称为V模型。又称软件测试的V模型。V模型是一个著名的、以测试为驱动的开发模型，该模型强调开发过程中测试贯穿始终，是瀑布模型的一个变体。

特点：迭代开发：将产品的开发分解为若干个小sprint（迭代），周期1-4周不等。参与团队成员5-9人。基本流程：1）产品负责人整理user story。2）发布计划会议。6）回顾会议敏捷中的测试：挑战1：轻文档。

　　金字塔模型自下而上分为单元测试、集成测试、UI 测试, 之所以是金字塔结构是因为单元测试的成本最低, 与之相对, UI 测试的成本最高。所以单元测试写的数量最多, UI 测试写的数量最少。

验证集 —— 是模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。测试集 —— 用来评估模最终模型的泛化能力。但不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。　　但是仅凭一次考试就对模型的好坏进行评判显然是不合理的，

要将应用的各种技术选择实现为配置选项，而不是通过集成或工程方法实现。Yii框架的组件便是这一思想的最佳实践。要根据模型和视图设计你的应用，从而以低廉的代码获取灵活性。最近的nodejs好火，前后端分离是必然趋势，纯粹的模型测试起来也是非常方便。这已经是最后

训练集用于模型参数，测试集用于估计模型对样本的泛化误差，验证集用于“训练”模型的超参数。这些超参数不能由模型本身训练得到，是因为模型会倾向把参数训练的过大或者过小，从而极容易导致过拟合。一个很自然的想法是我们可以选择不同的超参数值，然后跑在同一个训练集上再

# 读取checkpoint的路径。9000表示是训练程序在第9000步保存的checkpoint。必须与训练时的模型参数保持一致。HIDDEN_SIZE = 1024 # LSTM的隐藏层规模。DECOD