一、机器学习系统架构图
机器学习系统架构图详解
机器学习系统架构图是人工智能领域中至关重要的一部分。它展示了一个机器学习系统的各个组件以及它们之间的交互关系。通过这样的架构图，我们可以更好地理解整个系统的运作方式，从而为系统的设计和优化提供指导。
在一个典型的机器学习系统架构图中，通常包括数据层、模型层、训练层和推断层等组件。数据层负责数据的采集、清洗和存储，是整个系统的基础。模型层包括了各种机器学习模型，用于对数据进行建模和预测。训练层是用来训练模型的组件，而推断层则是用来将训练好的模型应用于新数据进行预测。
数据层
在机器学习系统架构图中，数据层是整个系统的基础。它包括数据的采集、清洗和存储等环节。数据采集是指从各种数据源中收集数据，可能涉及到数据爬取、数据接口调用等操作。数据清洗是指对收集到的数据进行清洗和去重等处理，保证数据质量。数据存储是指将清洗好的数据存储到数据库或文件系统中，以便后续的数据处理和模型训练。
模型层
模型层是机器学习系统架构图中的核心部分，它包括了各种机器学习模型，如线性回归、决策树、神经网络等。这些模型用于对数据进行建模和预测。在模型层中，通常会涉及特征工程、模型选择、模型评估等环节。特征工程是指将原始数据转换为适合模型输入的特征，模型选择是指选择合适的模型来解决特定的问题，模型评估是指评估模型的性能和泛化能力。
训练层
训练层是用来训练模型的组件，在机器学习系统架构图中扮演着重要角色。训练模型通常需要大量的数据和计算资源，因此训练层需要高效地利用这些资源来训练模型。在训练层中，通常会涉及到数据分割、模型训练、超参数调优等环节。数据分割是将数据划分为训练集和测试集，模型训练是使用训练集来训练模型，超参数调优是调整模型的超参数来提高模型性能。
推断层
推断层是机器学习系统架构图中的最后一部分，它用来将训练好的模型应用于新数据进行预测。推断层需要高效地处理大量的实时数据，并快速地进行预测。在推断层中，通常会涉及到数据预处理、模型加载、预测输出等环节。数据预处理是将新数据进行特征转换，模型加载是将训练好的模型加载到内存中，预测输出是对新数据进行预测并输出预测结果。
总结
机器学习系统架构图是机器学习系统设计和优化的重要工具。通过对架构图的理解，我们可以更好地把握整个系统的运作方式，找出系统中的瓶颈和优化空间。因此，设计一个清晰、高效的机器学习系统架构图是每个机器学习从业者都应该重视的工作。
二、n卡机器学习装什么系统？
很多基于机器学习的都要跑CUDA，不管是视觉计算还是大数据计算，很多都要基于这个环境。所以就记录以下这一系列套件的安装。
先说我电脑配置Ubuntu18.04、GTX1060 6G、16G RAM、i7-8750h。
三、业务架构图和系统架构图的区别？
业务架构图是架构师与产品经理对接,将用户的需求进行宏观地,系统地,抽象地用图形进行描述,所以业务架构图的存在是非常有必要的,以业务架构图去也用户讲解软件系统的功能设计,使用户更一目了然的了解到系统的功能,便于产品经理与用户之间的沟通;另一方面,架构师以业务架构图去跟开发人员对接开发需求,是在所有基础需求的基础上进行了抽象化全局化的设计,更便于开发人员分层次地理解需求,进行模块化,抽象化的系统开发,实现系统的可复用性、可拓展性。
系统架构图属于系统设计阶段，系统架构图只是这个阶段一个产物，要正确的、合理的画系统架构图需要全面的理解用户需求以及业务流程，当理解了这些东西后，剩下的就是如何进行表达了，一般而言，可以参照RUP的用例驱动来进行逻辑架构，开发架构等设计工作，你的系统架构图可以反应在各个视图里面，我估计你所说的系统架构图是属于逻辑架构里面，比如分多少层，每层分多少模块等。
四、应用架构图和系统架构图的区别？
一、目的不同
1、系统架构：系统架构是对已确定的需求的技术实现构架、作好规划，运用成套、完整的工具，在规划的步骤下去完成任务。
2、应用构架：应用构架是描述了IT系统功能和技术实现内容的构架。
二、实现方式不同
1、系统架构：系统架构通过规划程序的运行模式、层次结构、调用关系来具体实现架构。
2、应用构架：应用构架通过架构图的方式来具体实现架构。
三、特点不同
1、系统架构：系统架构特点是确定一台计算机硬件和软件之间的衔接。
2、应用构架：应用构架特点是承接了企业战略发展方向和业务模式，规划和指导企业各个IT系统的定位和功能。
五、机器学习的系统框架包括哪些模块？
机器学习的系统框架包括数据采集、数据预处理、特征工程、模型选择和训练、模型评估和优化等模块。
数据采集模块负责从各种数据源中收集数据，数据预处理模块用于清洗、处理和转换原始数据，特征工程模块用于提取和选择最具代表性的特征，模型选择和训练模块用于选择合适的机器学习模型并进行训练，模型评估和优化模块用于评估模型性能并对模型进行优化。这些模块相互协作，构成了一个完整的机器学习系统框架。
六、如何系统地学习机器人？
持续更新中2021.10.23...（努力学习中...）—— 一个刚刚开始学习机器人技术的小白
人的一生只有一次青春。现在，青春是用来奋斗的；将来，青春是用来回忆的。奋斗是青春最靓丽的底色。
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9. 深度学习（没学过）
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七、系统逻辑架构图怎么画？
系统架构图属于系统设计阶段，系统架构图只是这个阶段一个产物，要正确的、合理的画系统架构图需要全面的理解用户需求以及业务流程，当理解了这些东西后，剩下的就是如何进行表达了，一般而言，可以参照RUP的用例驱动来进行逻辑架构，开发架构等设计工作，你的系统架构图可以反应在各个视图里面，我估计你所说的系统架构图是属于逻辑架构里面，比如分多少层，每层分多少模块等。 至于，绘制的工具，有很多很多。可以选择微软的visio,或者EA,rose,power designer等UML建模工具，当然，你甚至可以用PPT,Word来绘制。 当然，系统架构不是一日之功，需长期努力，跟经验和技术都有很大关系。 今天兴致来了，回复了这么多，不知满意不。
八、机器学习包括？
机器学习
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
九、系统架构图是做什么用的？
系统架构图属于系统设计阶段，系统架构图只是这个阶段一个产物，要正确的、合理的画系统架构图需要全面的理解用户需求以及业务流程，当理解了这些东西后，剩下的就是如何进行表达了，一般而言，可以参照RUP的用例驱动来进行逻辑架构，开发架构等设计工作，你的系统架构图可以反应在各个视图里面，我估计你所说的系统架构图是属于逻辑架构里面，比如分多少层，每层分多少模块等。
下面是个人理解的做架构的几个要点：
1、系统安全
这是首要考虑的，以这张图为例，网络划分为3个区：
a) DMZ区可以直接公网访问，也可以 与App Core区互通，但不能直接与DB Core区互通 (通常这里放置 反向代理Web服务器)
b) App Core区能与DMZ区、DB Core区互通，但是无法直接从公网访问 (通常这里放置 应用服务器、中间件服务器之类)
c) DB Core区仅与App Core区互通 (通常这里放置 核心数据库)
2、尽量消除单点故障
上图中，除了“硬件负载均衡”节点外，其它节点都可以部署成集群（DB有点特殊，传统RDBMS要实现分布式/集群还是比较困难的，要看具体采用的数据库产品，并非所有数据库都能方便的做Sharding），Jboss本身可以通过Domain模式+mod_cluster实现集群、Redis通过Master/Slave以Sentinel方式可以实现HA、IBM MQ本身就支持集群、FTP Server配合底层储存阵列也可以做到HA、Nginx静态资源服务器自不必说
3、成本
尽量采用开源成熟产品，jboss、redis、nginx、apache、mysql、rabbit MQ都是很好的选择。硬件负载均衡通常成本不低，但是效果明显，如果实在没钱，域名解析采用DNS轮询策略，也能达到类似效果，只不过可靠性略差。
4、Database问题
常规企业应用中，传统关系型数据仍然是主流，但是no-sql经过这几年发展，技术也日渐成熟了，一些非关键数据可以适当采用no-sql数据库，比如：系统日志、报文历史记录这类相对比较独立，而且增长迅速的数据，可以考虑存储到no-sql db甚至HDFS、TFS等分布式开源文件系统中。
如果系统数据量级达到单机RDBMS的上限，尽早考虑Sharding方案，目前mysql在这方面比较成熟，其它数据库就不好说了。
5、性能
web server、app server这些一般都可以通过集群实现横向扩张，满足性能日常增长的需求。最大的障碍还是DB，如果规模真达到了DB的上限，还是考虑换分布式DB或者迁移到“云”上吧。
关于绘制系统架构图，可以选择微软的visio,或者EA,rose,power designer等UML建模工具，当然，你甚至可以用PPT,Word来绘制。
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十、一个web网站的技术架构图和系统架构图，该如何画？
每个架构图都有着异曲同工 现在市场中有非常多的图形绘制工具 楼主可以注意下 我现在用的是亿图图示 操作简单功能强大 楼主也可以去试试 下面是在一个安装包的地址
