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机器学习操作不适用于云计算运维

来源:可思yabo88滚球 时间:2019-09-11
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为云计算服务团队提供机器学习功能的系统不仅是一个错误,而且也是危险的。 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

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一家公司的云平台在一个周末发生故障,该公司云计算运营团队试图研究和探讨发生了什么问题。似乎有几个系统与一个先进的新的库存管理系统相关,这个系统启用了机器学习,但出现了问题。对其进行检测之后的结论如下: 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

  • 将原始yabo88滚球从运营yabo88滚球库移动到训练yabo88滚球库的批处理以及自动恢复过程失败。而在周末工作的运维团队成员试图重新提交,但并不是一次性全部提交,而是进行了四次更新,导致训练yabo88滚球库处于不稳定状态。
  • 这导致机器学习系统中的知识模型使用错误的yabo88滚球进行训练,并要求删除知识库中的新信息,并重建模型。
  • 此外,一些外部yabo88滚球馈送(例如定价和税务yabo88滚球)同时更新到训练yabo88滚球库。尽管这些工作正常,但考虑到运营yabo88滚球不是很好,也需要退出知识库。
  • 该系统两天内无法使用,考虑到生产力下降、客户不满以及公关问题,使该公司损失了400万美元。

随着企业越来越多地使用“物美价廉”的基于云计算的机器学习系统,人们发现利用机器学习的系统操作起来非常复杂。企业运营小组希望降低困难程度和复杂性,但发现面临训练不足、人手不足和资金不足的问题。

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云计算运营团队可以通过相当容易的转换来处理基于云计算的yabo88滚球库、存储、计算。考虑到基于云计算的系统与传统系统类似,大多数情况都是如此。 内容来自可思yabo88滚球sykv.com

但是,运营团队在很大程度上还没有采用基于机器学习的系统。这些系统具有专门的用途,以及必须以某种方式监视和管理的专用系统,如yabo88滚球库和知识引擎。这是当前运营团队失败的地方。

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这种情况很容易理解,但大多数企业都不会喜欢,因为它意味着花费更多资金用于机器学习的云计算运营,可能导致放弃。机器学习系统是一种技术链,如果小心使用,它们非常有效。如果处理不当,可能无法检测到故障,将会很危险。如果系统使用由此产生的错误知识,那么最终可能会出现严重的问题,而在造成很大的损害之前,这些问题可能无法被发现。似乎其风险大于回报。 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn


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