MLSQL解决了什么问题
2018-09-25 · 百度知道官方认证企业
腾讯电脑管家
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1、项目难以重现，可阅读性和环境要求导致能把另外一个同事写的python项目运行起来不得不靠运气
2、和大数据平台衔接并不容易，需要让研发重新做工程实现，导致落地周期变长。
3、训练时数据预处理/特征化无法在预测时复用
4、集成到流式，批处理和提供API服务都不是一件容易的事情
5、代码/算法复用级别有限，依赖于算法自身的经验以及自身的工具箱，团队难以共享。
6、其他团队很难接入算法的工作
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3、训练时数据预处理/特征化无法在预测时复用
4、集成到流式，批处理和提供API服务都不是一件容易的事情
5、代码/算法复用级别有限，依赖于算法自身的经验以及自身的工具箱，团队难以共享。
6、其他团队很难接入算法的工作
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