本文介绍了5个构建AI基础设施必备的Docker容器：JupyterLab作为AI开发环境、Airflow用于工作流编排、MLflow管理模型版本、Redis提供内存数据库支持、FastAPI实现推理服务。这些容器化工具通过Docker网络和共享卷实现无缝协作，形成模块化、可扩展的AI系统。使用Docker容器能有效解决环境配置和依赖冲突问题，提高AI开发的一致性和可重复性，是构建现代MLOps架

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TSDataset是 PaddleTS 中一个主要的类结构，用于表示绝大多数的时序样本数据，并作为PaddleTS其他算子的输入以及输出对象。我们将非预测目标变量定义为协变量，在时序数据中，协变量可分为以下三种：观测协变量 (observed_cov):指只能在历史中观察到的变量数据，例如测量的温度可预知协变量 (known_cov):指可在预测未来时间已知的变量，例如天气预报静态协变量 (sta

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最近在研究基于paddlepaddle的PaddleTS深度时序建模库，想应用paddlets的主要原因是支持国产，同时paddlets提供的算法比较全面，并且j集成了sklearn()、pyod([异常点检测算法工具库]())等第三方库。下面是官方的一些见解，之后会对每一部分的算法进行应用测试。PaddleTS 是一个易用的深度时序建模的Python库，它基于飞桨深度学习框架PaddlePadd

kaggle比赛中有一经典Titanic泰坦尼克号数据集,本数据集非常适合新手作为数据分析入门研究例程，本项目主要对Titanic数据集整个分析建模过程进行详细描述，帮助数据分析入门的同学快速了解整个数据分析建模的全流程解决方案和思考的过程。数据集要使用我提供的，网上很多的数据集经过了一些处理，可能无法复现整个流程。我们利用Titanic数据集做了一次完整的数据分析->数据建模全流程的处理，为大家

欢迎来到机器学习中级课程！如果你对机器学习有一些基础，并且希望学习如何快速提高模型质量，那么你来对地方了！处理在真实世界数据集中经常出现的数据类型（缺失值、分类变量），设计管道以提高你的机器学习代码质量，使用高级技术进行模型验证（交叉验证），构建在Kaggle竞赛中广泛使用的领先模型（XGBoost），避免常见且重要的数据科学错误（信息泄漏）。在学习的过程中，你将通过完成每个新主题的实际数据处理练

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