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声明式机器学习系统

在过去的20年里，机器学习(ML)已经逐步从一项学术努力发展成为一项普及技术，几乎应用于计算的各个方面。基于ml的产品现在已经嵌入到我们数字生活的方方面面:从推荐看什么，到预测我们的搜索意图，再到为消费者和企业设置的虚拟助手提供支持。此外，最近在自然科学领域应用人工智能的成功表明，人工智能可以用来解决当今人类面临的一些最棘手的现实问题。¹⁹

基于这些原因，ML已经成为科技公司战略的核心，并从学术界获得了比以往任何时候都更多的关注。导致当前以ML为中心的计算世界的进程被以下几个因素加速了，包括硬件的改进支持大规模并行处理，数据基础设施的改进导致训练大多数ML模型所需的大量数据集的存储和消费，以及允许更好的性能和可伸缩性的算法改进。

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