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增加成功的可能性

每次机器学习都需要采用程序化方法。 它从可行性研究开始:是否有可能利用可获的数据和业务要求解决提出的数据问题?通过仔细的探索机器学习工作,我们验证了机器学习项目目标的可行性。有时候,衡量成功的方式是因为确定了某个方向不会有结果,从而节约了成本。 

参与项目的规则

我们的三阶段过程旨在引导您的项目从科学到工程,从概念证明开始,仔细记录哪些有用和无效,从数据科学家交接到生产后,项目结束。典型的参与长度取决于项目的复杂程度。

我们将其分为三个阶段:

  1. 探索(两周)
  2. 算法成就(几周到几个月)
  3. 操作化(几周到几个月)
Mapping out a hadoop cluster

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