发布于 : Apr 13, 2021
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Apr 2021
试验
所有主流的云厂商都提供了令人眼花缭乱的机器学习解决方案。这些强大的工具虽然可以为用户提供很多价值,但同时也意味着一定的开销:云厂商收取的除了基本的服务运行成本外, 还包含一些营业税。 这些复杂的工具需要被使用者理解和操作,随着架构中新工具的添加,税也会随之水涨船高。 根据我们的经验,很多团队之所以会选择复杂的工具,常常是因为他们低估了诸如线性回归之类的简单工具的力量。 其实,许多机器学习问题并不需要GPU或神经网络。 因此,我们提倡在现有的计算平台上使用简单的工具和模型,以及少量的Python代码来实现一个 最简单的机器学习 。 只有在能够证明它的必要性时,才使用这些复杂的工具。