介绍
1.工业界的应用
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工作流程及相应难点
problem formulation
collect & process data
train & tune models
deploy modles
monitor
3.challenges
好的数据（高质量的数据）
隐私数据
模型的训练
监控模型
公平性
4.Roles
Domain experts: 产品专家 正确部署 商业理解
Data scientists: 数据科学家
ML experts: 定制化产品
SDE: 软件开发工程师 开发维护代码
总结
- 公司正在采用ML
- ML工作流包括:制定问题、准备数据、训练和部署ML模型、监控
- 本课程将教授数据科学家在Ml工作流阶段所需的技术
