机器学习系统部署管道的持续学习
该论文调查了部署机器学习模型在实际业务系统中可能遇到的挑战和关注点，并将这些挑战与机器学习部署工作流程的各个阶段对应起来，以期为解决这些挑战探索新的方法和研究方向。
Nov, 2020
本文介绍了机器学习在现实世界应用中的重要性，探讨了 MLOps（机器学习运营）的兴起及其在解决模型部署和性能监控等挑战方面的重要性。通过回顾 MLOps 的演变和其与传统软件开发方法的关系，论文提出了将该系统与机器学习相结合以解决现有 MLOps 面临的问题并提高生产力的方法。本文重点关注自动化模型训练的重要性，以及通过版本控制系统确保训练过程的透明性和可重复性的方法。此外，还讨论了将机器学习组件集成到传统 CI/CD 流水线中面临的挑战，并提出了版本环境和容器化等解决方案。最后，论文强调了模型部署后持续监控和反馈循环的重要性，以保持模型的性能和可靠性。本文运用 Netflix 的案例研究和最佳实践，提出了成功实施 MLOps 实践的关键策略和经验教训，并为其他组织构建和优化自己的 MLOps 实践提供了有价值的参考。
May, 2024
本文提供了一个综合的文献综述及九个半结构化采访，总结了 AI 模型持续开发中面临的挑战。作者提出了一种适用于 AI 持续开发的流水线，包含数据处理、模型学习、软件开发及系统运维四个阶段，并针对每个阶段的实施、适应和使用提出了具体挑战。
Jan, 2023
本文综述了现有的自动机器学习工具，包括开源和商业工具，并阐述了一个评估自动机器学习解决方案在实际应用中表现良好的框架，该框架考虑了各方利益和人机交互。此外，通过对学术和商业案例研究的广泛评估和比较，本综述也评估了 AutoML 在 2020 年代初的主流参与度，并确定了加速未来普及的障碍和机遇。
Nov, 2022
通过两个实例，本文旨在阐明开发适用于应用的机器学习模型的挑战，强调了通过自适应采样、物理学知识导向的特征选择以及考虑模型复杂性和泛化能力来实施严格的模型验证技术的重要性。
Apr, 2024
本文研究了机器学习在软件系统中的应用，指出了机器学习开发和部署中的三个方面：数据科学、软件工程和运营，及其不当的假设可能导致系统失败，通过调查收集了一组共同的不匹配类型，并且发现每个角色对相关不匹配的重要性的优先级不同，这些发现将有助于提高机器学习能力的系统化发展。
Mar, 2021