資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：剛開始接觸機器學習的時候，總是繞不開一些機器學習相關的基礎概念，比如模型，訓練等。什么是機器學習以及模型機器學習是一種系統，用于根據輸入數據構建預測模型。機器學習模型是機器學習系統從訓練數據學到的內容的表示形式。
本文不提供機器學習知識干貨，只是對一些概念的介紹，希望能解答一些入門時的疑惑。
剛開始接觸機器學習的時候，總是繞不開一些機器學習相關的基礎概念，比如模型，訓練等。讀的文章多了我們自己也會在腦海中對這些名詞有一些基礎的概念，但是比較模糊。
希望讀完本文可以讓你對模型這個概念有感性的理解。
1 什么是機器學習以及模型機器學習是一種系統，用于根據輸入數據構建預測模型。這種系統會利用學到的模型對訓練數據同一來源中提取的新數據進行實用的預測。
機器學習模型是機器學習系統從訓練數據學到的內容的表示形式。
模型與訓練的關系訓練是通過輸入數據確定構成模型的理想參數的過程。
訓練數據即訓練過程中使用的數據。
常用模型回歸模型
分類模型
神經網絡
2 模型的導出與加載模型訓練出來是為了預測，但是模型訓練的工程不太方便也沒有必要提供高可用的預測接口，畢竟訓練工程應該盡量提高模型的訓練速度與準確率，而不是預測的速度。那么我們還需要提供專門的服務來使用模型進行預測，這就涉及到模型的導出與加載。
我們需要把模型導出，然后在生產環境使用模型建立高可用的預測接口，進而把模型的構建與使用分開。這樣可以提供更靈活的使用策略，比如多模型的 A/B testing，模型版本管理與回退等。
同時模型導出之后也可以方便地分享與復用。
參考鏈接谷歌提供的機器學習詞匯解釋
在機器學習當中，什么是訓練，什么是模型？
Pytorch: Saving and Loading Models
TensorFlow: 部署指南
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