什么是迁移学习（Transfer Learning）？
迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，它通过将从一个任务或领域（源域）学到的知识和模型参数迁移应用到另一个相关任务或领域（目标域），从而显著提升新任务的训练效率和性能。这种技术的关键在于利用预训练模型或已有经验， […]
作者： 创新及产品管理能力建设项目
什么是增量学习（Incremental Learning）？
增量学习（Incremental Learning）是一种机器学习方法，它使模型能够在不遗忘先前学得知识的情况下，持续地学习新数据或新任务。这种方法允许系统以在线或流式方式逐步更新，从而适应动态环境，避免灾难性遗忘（catastrophic […]
什么是离线学习（Offline Learning）？
离线学习（Offline Learning），也称为批量学习或静态学习，是一种机器学习范式，其中模型使用预先收集和存储的完整数据集进行训练；训练过程基于静态、不变的数据，完成后模型部署到生产环境，不再根据新数据实时更新参数。这种模式强调数据 […]
什么是在线学习（Online Learning）？
在线学习（Online Learning）是一种机器学习范式，其中模型在接收到新数据样本时逐步更新其参数，而不是在训练前一次性处理所有数据集。这种方法使模型能够实时适应数据流的变化，具有高度的动态性和响应性，特别适用于处理连续输入的场景，如 […]
什么是数据回溯（Data Backfilling）？
数据回溯（Data Backfilling）是指在数据工程中，为修正历史数据或适应新数据模式，而对过去记录进行重新处理的过程。这一技术常用于应对数据源变更、数据质量问题或业务规则调整，以确保数据仓库、数据库或机器学习数据集的一致性和完整性， […]
什么是模型退化？
模型退化（Model Degradation）是指在人工智能模型部署后，其性能随时间推移或环境变化而逐渐下降的现象。这种退化通常源于数据漂移（数据分布发生变化）或概念漂移（目标变量与特征间关系改变），导致模型在预测新数据时准确率降低、误差增 […]
什么是持续监控（Continuous Monitoring, CM）？
持续监控（Continuous Monitoring, CM）是指在信息技术和人工智能系统中，通过自动化工具实时或近实时地持续观察和评估系统运行状态、性能指标、安全事件以及数据质量的过程。其核心目的在于及时发现异常、预防故障并确保系统的可靠 […]
什么是持续训练（Continuous Training, CT）？
持续训练（Continuous Training, CT）是一种在人工智能模型部署后，持续接收新数据并自动更新模型参数的技术过程。它旨在使模型动态适应数据分布的变化（如数据漂移），从而维持高性能和泛化能力，避免因时间推移或环境变迁导致的性能 […]
什么是容器编排（Container Orchestration）？
容器编排（Container Orchestration）是一种自动化管理容器化应用程序的技术，负责协调多个容器的部署、扩展、网络连接和生命周期管理，确保应用在分布式环境中高效、可靠地运行。它通过工具如Kubernetes或Docker S […]
什么是RabbitMQ？
RabbitMQ是一个开源的、基于高级消息队列协议（AMQP）的消息代理软件，专为分布式系统设计，用于可靠地传递消息。它支持生产者将消息发送到队列，消费者从中异步接收和处理，实现应用组件间的解耦、负载均衡和故障容错，从而提升系统的可扩展性和 […]