美团：一站式机器学习平台架构的搭建（视频+PPT） 作者 | 尹非凡 编辑 | Natalie AI 前线导读：互联网几年来的发展已由数据的在线化，过渡到流程的自动化，目前我们正处于人工智能的风口，即：决策智能化。机器学习、人工智能算法变得越来越重要。 更多优质内容请关注微信公众号“AI 前线”（ID：ai-front） 配送作为外卖平台闭环链条上重要的一环，在线下的运营中积累了大量的数据，这就为我们在配送过程中运用机器学习的方法进行效率优化，运营成本的优化打下基础。目前配送的多个业务都已经可以看到算法的身影，比如运单调度，定价，时间预测等等。 为了提升机器学习研发效率，支撑算法的运用和快速迭代，理清算法和工程的边界，我们在整合已有的支撑机器学习工具的基础上，围绕数据构建闭环，以平台化的思维搭建了一站式的机器学习平台。 模型管理平台：统一算法模型格式，为算法模型的发现、部署、切换提供支持，同时支持分区模型和超大模型； 数据图谱：在数据分层的基础上多维度索引元数据，解决算法工程师找数据的问题； 特征平台：为线下特征生产提供统一口径、为线上特征获取提供稳定高效的接口，支撑线上高并发； AB 实验平台：为线上实验提供分流、埋点和实验效果自动评估服务； 机器学习定义语言（MLDL）：定义机器学习全流程（数据清洗、数据抽取、构造训练数据集、模型训练、模型评估、线上预测）。 视 频 本视频来自美团资深技术专家尹非凡在 ArchSummit 的分享，公众号后台回复关键词「美团」下载完整演讲 PPT。 节选 PPT 作者介绍 尹非凡，美团资深技术专家 2015 年加入美团，现主要负责美团外卖配送部门机算法数据平台和 LBS 平台，LBS 系统、定价系统、动态预测系统和天平爆单系统研发工作。 拥有多年互联网研发以及架构设计经验，在高并发、高可用以及性能优化方面积累了丰富的经验。 ArchSummit 2018 北京站 ArchSummit 2018 北京已启动 & 限时 7 折报名！ 本次大会邀请了 Amazon Principle Technical Program Manager 缪玉方 她将分享《女性在技术团队的影响力》这一话题。 技术团队通常男性比例较高，leader 也通常是男性，整个团队更倾向于男性化思维思考和解决问题。在这种情况下，女性如何影响团队中的工作氛围，如何更好的和团队男性成员相处，如何在团队中脱颖而出，影响团队决策。 女性的思维和行为模式有哪些特点？如何在日常行为的改变中，让团队接受自己，认可自己，进而影响团队。 北京站设置了《Female Diversity》专题，目前邀请一线有实践成果的团队、专家来分享，感兴趣的也可以申请来演讲，共同推动技术社区的发展。 2018 年 12 月北京 ArchSummit 全球架构师技术峰会已经启动，目前内容正在策划中，如果您有优质的内容，欢迎提供议题。 阅读原文