继续之前的：
那么部署你的机器学习模型需要注意些什么？下图展示了构建 ML 应用所需要的数据集分割、偏差与方差等问题。
如上所示，经典机器学习和深度学习模型所需要的样本数有非常大的差别，深度学习的样本数是经典 ML 的成千上万倍。因此训练集、开发集和测试集的分配也有很大的区别，当然我们假设这些不同的数据集都服从同分布。
偏差与方差问题同样是机器学习模型中常见的挑战，上图依次展示了由高偏差带来的欠拟合和由高方差带来的过拟合。一般而言，解决高偏差的问题是选择更复杂的网络或不同的神经网络架构，而解决高方差的问题可以添加正则化、减少模型冗余或使用更多的数据进行训练。
当然，机器学习模型需要注意的问题远不止这些，但在配置我们的 ML 应用中，它们是最基础和最重要的部分。其它如数据预处理、数据归一化、超参数的选择等都在后面的信息图中有所体现。