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概率和统计学是机器学习中理解和建模数据的基础。它们用于量化不确定性、根据数据进行推断以及分析变量之间的关系。

扎实掌握概率论对于理解随机变量和随机过程的行为至关重要，而随机变量和随机过程是许多机器学习算法的基础。同样，统计学知识使工程师能够估计参数、检验假设并从数据中得出结论。应用统计概念（例如描述性统计、推断性统计和贝叶斯方法）的能力对于选择合适的模型、理解其假设和解释其结果至关重要。


是机器学习运营的缩写，是一种结合机器学习、数据工 泰国手机号码数据 程和软件工程的实践，用于在生产环境中部署、管理和扩展机器学习模型。它涉及将 原则应用于机器学习工作流程，其中软件开发实践与机器学习实践相结合，以确保端到端机器学习生命周期的无缝协作、自动化和监控。

作为一名机器学习工程师， 技能 对于构建和部署生产级机器学习模型至关重要。

集群
如果您正在从事计算密集型的机器学习任务，那么了解 集群以及如何利用它们来加速机器学习工作流程可能会对您有所帮助。

旨在处理大量并行处理，是加速机器学习任务（例如训练深度神经网络）的理想选择。通过利用 集群，机器学习工程师可以实现更高水平的并行性，并提高其工作负载的处理能力，从而加快模型训练速度并获得更好的结果。

此外，随着深度学习的日益普及，许多机器学习任务 需要使用多个 以实现可接受的性能。因此，许多公司正在投资 集群，为其机器学习团队提供训练和部署高质量机器学习模型所需的基础设施。