想要利用机器学习(ML)的企业需要的不仅仅是智能设备和大量数据。机器学习的核心围绕着两个半球：一方面是机器学习模型和算法，另一方面是经过适当规划的数据集。虽然两者都需要专业知识才能创建，但前者只是通过本月早些时候推出的Comet.ml服务得到了显著改进，其工具使数据科学家和开发人员能够更有效地跟踪代码并共享其ml模型。该公司表示，它正在应对对更有效、更可用的ML工具日益增长的需求。这项服务是便民服务领域的一部分，旨在让更多的人访问、使用和学习ML。

虽然还不到一个月，但用Comet来形容可能并不合适。ml作为“ML的GitHub”。如果您不熟悉GitHub，它是一个存储库托管服务，开发人员可以在其中存储和共享他们的代码。在多个开发人员在同一个代码库中工作的项目中，像GitHub这样的存储库在组织工作流和维护版本控制方面发挥着重要作用。虽然代码存储库的概念并不是一个新概念，但GitHub通过创建用户界面(UI)为开发社区开辟了一个新世界，它超越了神秘和面向项目的编码功能，增加了直观的UI和社交功能。一个允许GitHub与用户甚至社区对话的工具。你是希望其他开发人员审阅代码并找到新的有趣的应用程序，还是对世界顶级工程师感到好奇？通过努力，GitHub已经成为最受欢迎的地方之一，以赶上开发社区正在做的事情。