在 Kubernetes 上使用 Mlflow 大规模服务 ML 模型 - 第 1 部分
2021 年 10 月 22 日 MLflow 是机器学习实验跟踪、模型版本管理和服务的常用工具。在 “大规模服务 ML 模型 ”系列的第一篇文章中，我们将介绍如何在 Kubernetes 上部署跟踪实例，并用它来记录实验和存储模型。.
使用 Streamlit Prophet 进行可视化时间序列预测
2021 年 9 月 22 日 您需要为最新的时间序列预测项目设定基准？您想向企业解释预测模型的决策过程 audience？您想在购买新车之前了解汽车价格是否具有季节性？我们或许能为您提供帮助！本文将介绍 Streamlit Prophet，这是一款网络应用程序，可帮助 data 科学家以可视化的方式训练、评估和优化预测模型。预测是利用先知（Prophet）这一快速且易于解释的模型进行的。.
开发高性能需求预测模型之路--第三部分
2021年9月10日 如何选择正确的可视化方法并在 Streamlit 中实施，以更好地调试预测模型
需求预测：利用机器学习预测零售额
2021 年 8 月 24 日 所有行业的目标都是在正确的时间生产正确数量的产品，但对于零售商来说，这个问题尤为关键，因为他们还需要有效管理易腐烂库存
$2 万亿俱乐部：Data x 服务如何引领公司估值飞速增长
2021 年 8 月 5 日 最近，微软公司与苹果公司一起，成为美国第二家上市公司（与沙特石油巨头阿美石油公司并列世界第三），成为精选的 $2 万亿俱乐部成员。美国科技巨头称霸世界并不是新闻，但它们跨越重大估值里程碑的速度才是新闻。从 $1 万亿美元到 $2 万亿美元，它们只用了不到 18 个月的时间。这怎么可能呢？传统 “公司能从这一无与伦比的经济成就中得到什么？
人工智能需要整体框架和可扩展的项目
2021 年 7 月 28 日 人工智能和数字化转型项目的成功率很低，但最佳实践会有所帮助。.
从第一天起就在 Data 科学项目中纳入道德规范最佳实践
2021 年 7 月 27 日 以下是构建值得信赖的机器学习解决方案而不会陷入道德陷阱的一些指导原则。.
了解亚马逊的新归因工具（仍处于测试阶段）
2021 年 7 月 11 日 对于拥有强大亚马逊产品影响力的制造商来说，这是一款非常有前途的工具，旨在通过全面的投资回报率衡量来提高媒体性能和增加收入。.
从营销角色到媒体激活：从理论到现实，调和不能凑合
2021 年 7 月 7 日 理论与现实之间的协调，或角色类型与其通过媒体激活工具（如 Google Ads 或 Facebook Ads）的有效 targeting 之间的协调，都会带来严重问题，并导致媒体投资利润的损失。.
