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预约演示机器学习 (ML) 的优劣取决于为其提供的数据。但是，在正确的时间以正确的形式将数据发送到需要的地方并不总是那么容易。这就是 ML 数据管道的用武之地。

在本指南中，我们将介绍什么是 ML 管道，它们如何支持 ML 工作流，以及如何构建一个强大、可扩展且易于维护的管道。

关键要点：

机器学习管道可以自动化和简化构建、训练和应用模型的流程。
结构良好的流水线能够随着时间的推移提高可扩展性、可重复性和模型性能。
关键步骤包括数据提取、预处理、训练、评估、部署和监控。
选择合适的工具（例如 Matillion、Airflow、MLflow）可以极大地简化流水线开发。
批处理流水线和实时流水线都根据用例发挥着重要作用。
克服数据质量、概念漂移和流水线复杂性等挑战对于长期成功至关重要。
更快地构建机器学习流水线
机器学习流水线（或 ML 流水线）是驱动数据处理和模 丹麦 whatsapp 数据库 型开发的结构化步骤序列。每个步骤都相互关联，旨在自动化、标准化和简化与构建、训练、评估和部署机器学习模型相关的工作流程。

生产级机器学习并非专注于部署单个模型，而是旨在构建通过自动化流水线支持持续开发、测试和部署的系统。

这一点至关重要，因为数据趋势瞬息万变，世界也在不断变化。因此，机器学习模型必须定期进行再训练，才能保持相关性并持续提供高质量的预测和结果。

如果没有有效的再训练流程，再训练过程就会变成一个手动、劳动密集且容易出错的过程，通常会导致模型被完全替换。

例如，当一个模型开始产生糟糕的预测时，必须有人手动收集和处理新数据，训练新模型，测试其性能，然后部署它。