分类目录归档：基础设施
标签可以是静态（如性别、地域）或动态（如近30天活跃度）。
标签体系（Tagging System）
例如，电商场景的标签体系可能包含“用户画像”“商品分类”“行为分析”等大类。
标签分类与层级
数据中台（Data Middle Platform）是近年来企业数字化转型中的热门概念，其核心目标是打破数据孤岛、实现数据资产化，并通过统一的数据服务能力赋能业务快速创新。以下是关于数据中台的详细解析：
数据中台是企业级的数据能力共享平台，通过整合多源异构数据（业务系统、IoT设备、日志等），构建统一的数据资产体系，并以API、可视化工具等方式为前端业务（如营销、风控、运营）提供灵活、高效的数据服务。
类比：类似于“数据厨房”，将原始数据（食材）加工成标准化、可复用的数据产品（半成品菜），供业务端快速调用，避免重复“切菜炒菜”。
数据工程架构是支撑现代数据驱动应用的核心框架，旨在高效、可靠地管理数据的全生命周期（采集、存储、处理、分析和服务）。它为企业提供从原始数据到业务价值的转化能力，是数据科学、机器学习、商业智能（BI）等上层应用的基础。
数据工程架构通常分为以下层次：
AI数据分析：驱动智能时代的决策革命
引言：数据洪流中的智能进化
步入21世纪，数据已然成为与石油相媲美的战略资源。国际数据公司（IDC）预测，到2025年，全球数据总量将激增至175 ZB（1 ZB = 1万亿GB）。然而，令人惊讶的是，其中被有效分析的数据竟不足2%。传统的数据分析方法，由于效率低下，且高度依赖人工经验，在面对海量、复杂且异构的数据时，愈发显得力不从心。
AI数据分析（AI-Driven Data Analytics）适时登场，借助机器学习、深度学习等前沿技术，为数据赋予了“自我学习”的能力，能够从过往的历史规律中精准洞察未来趋势。以Netflix为例，它运用AI深入...
TimeGPT原理架构概述 TimeGPT是由Nixtla开发的一种基于Transformer的生成式预训练模型，专门用于时间序列预测任务。其核心架构和原理如下： 1. 架构设计 TimeGPT的架构基于多层编码器-解码器结构，每一层都包含残差连接和层归一化。这种设计借鉴了“Attention is all you need”中提出的自注意力机制，能够有效捕捉时间序列数据中的复杂模式和长期依赖关系。 编码器-解码器结构：编码器负责将输入的时间序列数据编码为特征表示，而解码器则基于这些特征生成预测结果。 残差连接与层归一化：这些技术有助于缓解深度网络中的梯度消失问题，提升模型的训练效率和稳...
残差网络（Residual Network，ResNet）是一种深度神经网络架构，由何恺明等人于2015年提出，旨在解决深度网络训练中的退化问题（即随着网络加深，训练误差反而增大）。以下是其核心内容：
更深的网络理论上应能拟合更简单的函数（如恒等映射），但实际训练中难以学习到这种映射。
残差学习（Residual Learning）
在大数据与人工智能深度融合的今天，特征平台已成为企业智能化转型的核心基础设施。作为连接原始数据与机器学习模型的桥梁，特征平台通过系统化的特征管理机制，实现了数据价值的深度挖掘与高效转化。
特征平台基于特征全生命周期管理理念构建，包含特征注册、版本控制、元数据管理等核心模块。离线计算层依托Hadoop/Spark生态，通过批处理方式完成TB级特征加工，在线计算层则采用Flink/Kafka技术栈实现毫秒级实时特征计算。统一的特征元数据中心维护着特征血缘关系，确保特征可追溯、可复用。
分层架构设计是特征平台的技术精髓，自下而上包含数据源...
在当今快速发展的机器学习领域，自动化机器学习（AutoML）逐渐成为研究热点。AutoGluon 是一款开源的自动机器学习框架，旨在帮助用户更轻松地构建和优化机器学习模型，尤其适合初学者和希望快速迭代模型的开发者。它通过自动化的特征工程、模型选择、超参数调优等流程，极大地简化了机器学习的复杂性，同时也能为专家提供强大的工具来提升现有模型和数据管道的性能。
AutoGluon 会自动对输入数据进行特征分析和处理。它能够识别数据中的缺失值、异常值，并进行填充和修正。同时，它会根据数据类型...