剧集

具有机器学习的可重现数据科学

在编写代码后几个月才能解释自己的代码。 Imagine在运行后几年必须解释一些 AI 算法的决定! 但是,只要你意识到我们构建ML和 AI 的方式与传统软件工程大相径庭,设置开发工作流就相对容易。 简言之,就是:可重现的研究、开发和部署。 通过使用新式笔记本环境(包括 Azure ML计算实例),而不是更传统的 IDE(如Visual Studio Code),可以实现此目标。 Rafal Lukawiecki 已经积极从事数据科学、机器学习和数据挖掘工作了十多年,早在 90 年代流行之前,他就正式研究并使用人工智能。 观看这一集,了解他如何组织他可重现的工作流。

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  • [02:30] 通过拉法尔·卢卡维基学习可重现的研究
  • [03:01] 建模和探索与软件开发
  • [09:28] 可重现工作流的步骤
  • [15:20] 演示:使用 RStudio 和 RMarkdown 在本地运行的工作流
  • [22:25] 演示:Azure ML计算实例中的  RMarkdown 笔记本

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