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* [[A/B 测试]]：比较不同模型的性能。 * [[AWS Training and Certification]] ...

* **模型开发 (Model Development):** 数据科学家使用各种机器学习算法和框架（� * **模型训练 (Model Training):** 使用大量数据训练模型，并进行[[超参数调优]]以获得 ...

* **模型漂移 (Model Drift)**：模型在生产环境中的表现逐渐下降，与训练时的� | 模型训练 (Model Training) || 训练机器学习模型，并进行评估和验证。 || 构建预测� ...

* '''模型构建 (Model Building)'''：AML 支持多种 [[机器学习算法]]，包括线性回归 * '''模型训练 (Model Training)'''：AML 自动处理模型训练过程，包括参数调整和模型优� ...

* **模型训练 (Model Training)**: 包括模型选择、特征工程、模型训练和评估。 [[特征� * **模型验证 (Model Validation)**: 对训练好的模型进行测试和验证，确保其满足 ...

* [[模型训练 (Training a Model)]]：详细解释模型训练的流程，包括优化器、损失函数和� * [[分布式训练 (Distributed Training)]] ...

| [[SageMaker Training]] | 模型训练 | 提供了一个托管的训练环境，用于训练机� | [[SageMaker Model Registry]] | 模型注册表 | 用于存储和管理训练好的机器学� ...

2. '''模型训练 (Model Training)'''：选择合适的机器学习算法并使用准备好的数据进行训 3. '''模型评估 (Model Evaluation)'''：使用测试数据评估训练好的模型的性能。可� ...

* **模型开发 (Model Development):** 数据科学家使用各种机器学习算法和技术，� * **模型训练 (Model Training):** 使用数据对模型进行训练，并评估其性能。 [[超参数 ...

1. **选择竞赛 (Selecting a Competition)**：根据自己的兴趣、技能和时间，选择一个合� 5. **模型选择 (Model Selection)**：选择合适的机器学习模型。常用的模型包括线 ...

* **模型训练 (Model Training):** 自动化的[[模型训练流程]]是关键。这包括[[特征工程] * **模型部署 (Model Deployment):** 选择合适的[[部署策略]]，例如[[金丝雀部署]]、[[蓝绿部署]]或[[A/B测试]]，可以降低部署风险。 部署需要考虑[[模型可解释 ...

* '''模型训练 (Model Training)''' 对应于 '''策略回测 (Strategy Backtesting)'''： 使用历史数� * '''模型部署 (Model Deployment)''' 对应于 '''自动化交易 (Automated Trading)'''： 将� ...