随着人类社会的进步和发展，人们不再满足于简单地让自己变得更聪明，而正在研究是否能够最大程度地让自己的劳动工具变得更聪明。
来帮助自己。
让机器学习，这种行为就是在这样的背景下应运而生的。
众所周知，学习是聪明人类特有的行为，其目的是解决问题和挑战。
那么，机器学习将解决哪些问题？是的，你回答正确。
它正在解决我们组织所面临的各种业务问题，包括运营，包括管理，乃至方方面面；而且，由于它更多地依赖于客观的数据来给出解决方案建议或者实施方案，因此机器学习给出的意见更加客观，更具参考价值。
David Aronchick 曾经提到过一些关于机器学习的情况。
他认为，由于机器学习是一个新事物，其基础设施支持还比较新，部署也相对复杂，需要大量的自定义脚本和大量的依赖分析。
，即便如此，仍然有很多兼容性问题需要解决。
更深层次来说，由于组织需求和适用环境不同，机器学习堆栈通常需要部署在多个不同地点，并且为了实现组织目标，每个节点需要保持同步，这使得利用机器学习面临更大的挑战。
那么，针对以上问题，有没有什么好的解决方案，让机器学习变得简单呢？由于 Kubernetes 具有自动扩展、易于维护等特点，它已迅速成长为部署复杂工作负载的混合解决方案。
因此，选择在 Kubernetes 集群上部署机器学习是一个明智的选择。
但在我们的实际操作中，仍然遇到部署复杂、指令繁琐等问题。
那么我们应该如何处理呢？鉴于此David Aronchick领导开发了一个具有重要意义的新工具——Kubeflow。
它的诞生使得 Kubernetes 上的机器学习堆栈变得简单、快速且可扩展。
在KubeCon + CloudNativeCon中国论坛上，David Aronchick将与薛飞分享机器学习和Kubernetes & Kubeflow的应用和相关经验。
请关注首次登陆中国的 Kubernetes 官方论坛：David Aronchick：Google 的产品经理、Kubeflow 的负责人在 KubeCon + CloudNativeCon 大会上展示了 Kubernetes 与机器学习的协同作用，并做了精彩的讨论。
那么KubeCon + CloudNativeCon中国论坛将为我们带来哪些观点和经验分享呢？薛飞：在 Google Kubeflow 团队工作，致力于开源项目，帮助开发者和企业在各地开发和部署云原生机器学习。
薛飞拥有分布式系统的开发经验，也曾参与过微软研究院的神经网络研究。
此外，在本次论坛中，还将有其他企业名人与您面对面分享相关领域的经验。
本期我们强烈推荐：斯坦福大学政治学文科学位的 Priyanka Sharma：GitLab Inc 云原生协会总监，她负责的开放分布式追踪（OpenTracing）项目已成为检测领域的佼佼者分布式跟踪的标准。
彩云联合创始人兼COO Julia Han，匹兹堡大学信息科学硕士和艺术史博士：曾担任CNCF全球大使，在中国多个城市组织了数十场K8S聚会，超过20万名线上线下知名人士参会。
从年中开始，Julia 就主导了 K8s i18n 项目——K8s 官网的中文翻译项目。
她还建立并组织了中国 Kubernetes 最终用户大会（KEUC）和中国云原生最终用户大会（CEUC），聚集了数千名与会者和数十家企业最终用户。
那么，在哪里可以面对面见到这些大人物呢？这里——上海跨国采购会展中心！全球最大的 Kubernetes 技术盛会——KubeCon + CloudNativeCon 中国论坛将于 11 月 13-15 日在上海举行。
会展中心盛大开幕！来吧，加入这个活动，解决你面临的挑战！亲爱的朋友们，还等什么，本论坛报名通道现已开放。
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