机器学习

机器学习平台对于不同的工程师角色而言，有着不同的意涵。随着之前几篇关于 Kubeflow 的文章发布后，有不少的网友私下询问到底什么是机器学习平台，它与机器学习框架有何不同等问题。这篇文章希望能够从不同的维度来介绍一下，我们一直谈论的机器学习平台，到底是什么。

随着深度学习的兴起，机器学习在最近几年以星火燎原之势席卷了整个科技行业。而在整个机器学习的工作流中，模型训练的代码只是其中的一小部分。除此之外，训练任务的监控，日志的回收，超参数的选择与优化，模型的发布与集成，数据清洗，特征提取等等，都是流程中不可或缺的部分。因此，有一些工具和公司的产品，致力于为机器学习从业者提供一个统一的平台，帮助用户更好地完成其机器学习业务的落地。这篇文章是关于机器学习平台产品的分析对比，由于利益相关性只放出国外的产品，如有遗漏或错误还请指出。