说明CRISP-ML（Q）：机器学习生命周期流程

到这两项子系统中都的前期。该基本概念可以布署在服务器、搜索引擎、该软件和边沿电子元件上。来自基本概念的预测可用于BI仪表板、API、WebGUI和GUI。

基本概念布署报表：

界定显卡推理。 生产商生存环境中都的基本概念风险评估。 保障Gmail接受和可用性。 备有后备提议，最小程度地降低死伤。 布署解决方案。 追踪和维护

生产商生存环境中都的基本概念需不间断追踪和维护。我们将追踪基本概念时效性、显卡性能指标和该软件性能指标。

不间断追踪是报表的第一外；如果性能指标降到频率请注意，自动做出决定，针对取而代之数据库再受训基本概念。此外，维护外不仅限于基本概念的再受训。它需决策必要，获取取而代之数据库、越来越取而代之软显卡以及根据销售业务用例改良ML报表。

简而言之，就是不间断录入、受训和布署ML基本概念。

结论

受训和验证基本概念是MLGUI的一小外。将最初的只想法变成真实需几个更进一步。我们在本文中都引介了CRISP-ML（Q） 以及它如何各个方面可能就会风险评估和质量保证。

我们先为界定销售业务目标、抽取和清理数据库、方法论基本概念、拿检测数据库集验证基本概念，然后将其布署到生产商生存环境中都。

该方法论的决定性组件是不间断追踪和维护。我们将追踪数据库和软显卡指标，以相符是再受训基本概念还是升级子系统。

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注解标题：Making Sense of CRISP-ML(Q): The Machine Learning Lifecycle Process，笔记：Abid Ali Awan

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