解读CRISP-ML（Q）：神经网络生命周期流程

于BI仪表板、API、WebAPI和API。

静态调动方式上：

下定义芯片推理。 生产厂环境污染中的的静态审核。 尽可能用户接受和可用性。 提供后备方案，较大高度地减少损失惨重。 调动作法。 监视系统和管控

生产厂环境污染中的的静态必须接下来监视系统和管控。我们将监视系统静态时效性、芯片性能和软件性能。

接下来监视系统是方式上的第一部分；如果性能降到阈参数以下，终端毫无疑问不得不，针对原先资料再一基础训练静态。此外，管控部分不仅限于静态的再一基础训练。它必须决策机制，获取原先资料、来得原先软芯片以及根据该公司用例革新ML方式上。

便是，就是接下来内嵌、基础训练和调动ML静态。

结论

基础训练和的测试静态是MLAPI的一小部分。将原先的只期望演变成现实必须几个过程。我们在本文中的解说了CRISP-ML（Q） 以及它如何侧重可能会审核和精确度保证。

我们先下定义该公司目标、搜集和清理资料、借助于静态、拿测试资料集的测试静态，然后将其调动到生产厂环境污染中的。

该开放性的这两项开放性是接下来监视系统和管控。我们将监视系统资料和软芯片衡量，以确定是再一基础训练静态还是升级系统。

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原文标题：Making Sense of CRISP-ML(Q): The Machine Learning Lifecycle Process，作者：Abid Ali Awan

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