作为人工智能工程师和数据科学家，需要建立的关于“系统”的最基本认知。这些认知能够帮助你把书本的理论知识和现实的应用场景快速结合起来。本文摘自洪亮劼在极客时间App开设的付费专栏“AI技术内参”。对于初学人工智能的工程师或者数据科学家来说，在知识积累的过程中，“系统”往往是一个很容易被忽视的环节。特别是非计算机科学专业出身的朋友，一般都没有真正地建立过“系统”的概念，在今后从事人工智能的相关工作时，很可能会遇到一些障碍。今天我想给你分享一下，作为人工智能工程师和数据科学家，需要建立的关于“系统”的最基本认知。这些认知能够帮助你把书本的理论知识和现实的应用场景快速结合起来。理解管道（Pipeline）在很多人工智能初学者的认知中，机器学习的流程是这样的。有一个已经准备好的数据集，这个数据集里面已经有了各种特征以及所对应的标签或者响应变量。这个时候，你需要做的就是利用这个数据集和一些现成的机器学习工具包，来训练一些机器学习模型。模型训练好以后，就可以计算一些已知的评估指标了，比如准确度、精度等等。这是一般教科书和课程上介绍的标准机器学习流程，也是很多机器学习论文中的实验环境。遗憾的是，这个静态的流程并不适用于工业级的数据产品。要支持工业级的人工智能产品，一个最基本的概念就是，你需要搭建一个管道让你的环境是动态的、闭环的。在英文的语言背景里，“管道”这个词很形象地说明了这个环境的特点。我们把数据想象成“管道”里的水，这里面的一个核心思想，就是数据从一个环节到下一个环节，源源不断。我们再把最终的产品，也就是这个管道的末端，和最开始的数据采集部分，也就是这个管道的开始端，结合起来思考，这就是一个闭合的环路。理解数据产品的核心，就要理解它是一个闭合环路。几乎关于数据产品的一切难点、问题以及解决方案都可以从这个闭合环路中产生。从一个静态的机器学习流程到一个动态的管道似的闭合环路，这是一个质变，对整个环节上的所有步骤都有全新的要求。我这里就拿数据集来举个例子。静态的流程中，我们不需要太过
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