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别再迷失了：如何掌握机器学习系统设计
什么是机器学习系统设计以及如何为其做好准备《停止感觉迷失：如何掌握机器学习系统设计》一文首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学数据科学家或机器学习工程师，学习机器学习系统设计是您需要了解的最基本技能之一。它是构建模型和部署推动实际业务成果的解决方案之间的桥梁。
将机器学习想法转化为生产系统以节省资金、增加收入并创造可衡量价值的能力决定了您的长期职业发展和薪水。
我构建的机器学习系统每年为公司节省了超过 150 万美元，而这些技能也帮助我获得了超过 10 万美元的工作机会。
在本指南中，我将详细阐述我对 ML 系统设计的看法，以便您也可以这样做。
总体框架
下面是我关于如何设计机器学习系统的框架：
注意：这是成熟科技公司中应用机器学习系统最常见的设计类型。还有其他更微妙的案例，例如基础设施设计和人工智能/机器学习研究实验设计。注意：这是成熟科技公司中应用机器学习系统最常见的设计类型。还有其他更细致的案例，例如基础设施设计和 AI/ML 研究实验设计 注意：
如果您想要此模板的 PDF 副本，可以使用以下链接获取：
https://framework.egorhowell.com
让我们更详细地分解这些步骤。
业务问题
这一步的目标是：
- 明确目标 — 您要解决的业务或用户问题是什么，以及如何将其转化为机器学习解决方案？定义指标 — 我们的目标指标是什么：准确性、F1 分数、ROC-AUC、精确度/召回率、RMSE 等，以及如何将其转化为业务绩效。约束和范围 — 可用的计算资源有多少，我们需要实时吗预测或批量推理，我们是否需要机器 学习？高层设计 — 从数据到推理的粗略架构会是什么样子？