Dillon Erb 谈机器学习作为软件工程学科 - #404

这篇文章总结了 Practical AI 的一集播客，嘉宾是 Paperspace 的 CEO Dillon Erb。讨论的重点是构建和扩展可重复的机器学习工作流程所面临的挑战。核心主题围绕着将软件工程实践应用于机器学习，强调可重复性并解决 ML 团队面临的技术问题。文章重点介绍了 Paperspace 在这方面的经验，从提供 GPU 资源到开发其 Gradient 服务。对话可能深入探讨了如何调整已建立的软件工程原则，以提高 ML 管道的效率和可靠性。

• •文章讨论了将软件工程原则应用于机器学习的重要性。
• •生产机器学习管道中的可重复性是一个关键主题。
• •对话涵盖了 ML 团队在扩展 ML 工作流程时面临的技术问题。