业务系统发展的历史

1. 基于专家经验

2. 基于统计——分纬度统计

3. 机器学习——在线学习

机器学习两种使用场景 离线学习和在线学习。

1. 离线学习：批处理的方式，对以前的数据进行学习，从而运用到后面的指导中
   

2. 在线学习：对实时产生的数据进行学习，再对实时得业务进行指导

两种场景使用的算法都是一样的。

一、业务系统发展的历史

1. 基于专家经验

2. 基于统计 —— 分纬度统计

3. 机器学习 —— 在线学习   
   

机器学习

• 离线机器学习

• 在线学习
  

初级学习：专家学习

业务系统发展的历史

基于专家经验 --> 基于统计 (分纬度统计)  --> 机器学习 (在线)

定时数据训练出新的模型

在线机器学习

业务系统发展的历史

基于专家经验

基于统计-分维度统计

机器学习=在线学习

离线机器学习：属于批处理的情况

在线机器学习：是来一条数据学习一条

 业务系统发展的历史

• 基于专家经验

• 基于统计——分纬度统计

• 机器学习——在线学习
  

机器学习使用场景：离线 批处理    

                                在线学习---电商、搜索

机器学习两种使用场景 离线学习和在线学习。

• 离线学习：批处理的方式，对以前的数据进行学习，从而运用到后面的指导中
  

• 在线学习：对实时产生的数据进行学习，再对实时得业务进行指导
  

业务系统发展的历史

基于专家经验

基于统计-分维度统计

机器学习=在线学习

离线机器学习：属于批处理的情况

在线机器学习：是来一条数据学习一条

机器离线

学习

机器学习 

模式一：离线机器学习，批处理

模式二：在线学习，实时（电商，搜索等行业）

业务系统发展的历史

业务系统发展的历史：（定业务规则）

基于专家经验

基于统计——分维度统计

机器学习——在线学习（订单 访问 点击）

机器学习两种模式：离线机器学习（触发器？不变的屌丝）和在线机器学习（实时性！某天突然改变的屌丝）。