机器学习系统的更多设计模式

机器学习系统可复用多种设计模式，包括原始数据只处理一次、Human-In-The-Loop 数据标注、数据增强、难负样本挖掘、重定义问题、级联、数据飞轮、业务规则层和部署前评估。其中原始数据只处理一次可减少冗余、降低计算与存储成本，并可由特征存储集中特征计算与存储。