使用Python部署机器学习模型的10个实践经验
使用python部署ML项目的一些经验。
有时候，作为数据科学家，我们会忘记公司付钱让我们干什么。我们首先是开发人员，然后是研究人员，然后可能是数学家。我们的首要责任是快速开发无bug的解决方案。
我们能做模型并不意味着我们就是神。它没有给我们写垃圾代码的自由。
从一开始，我就犯了很多错误，我想和大家分享一下我所看到的ML工程中最常见的技能。在我看来，这也是目前这个行业最缺乏的技能。
我称他们为“软件文盲”，因为他们中的很多人都是非计算机科学课程学习平台(Coursera)的工程师。我自己曾经就是
如果要在一个伟大的数据科学家和一个伟大的ML工程师之间招聘，我会选择后者。让我们开始吧。