机器学习（ML）生命周期是指开发和部署机器学习模型以解决现实世界问题的完整过程。它通常包括一系列关键步骤：数据准备、模型训练与评估、模型部署，以及模型监控与维护。
机器学习生命周期的第一步是数据准备，即收集并预处理用于训练和评估模型的数据。具体工作可能包括清理和格式化数据、选择相关特征，以及将数据划分为训练集和测试集。
接下来，使用准备好的数据对模型进行训练，然后运用一系列指标评估其性能。这一阶段通常需要借助超参数调优技术，对学习率、正则化系数等关键超参数进行优化。
模型经过训练和评估后，即可基于新的、未使用过的数据生成预测结果或做出决策，进而将其部署到生产环境中。部署方式可以是开发一个全新的独立应用程序，也可以是将模型集成到现有应用程序中。
机器学习生命周期的最后一步是模型监控与维护，这需要持续跟踪模型在一段时间内的性能表现，并及时进行更新或调整，以确保其始终保持良好的运行效果。具体措施可能包括使用新数据对模型进行重新训练，或根据实际情况对模型的超参数进行微调。
总的来说，机器学习生命周期是一个持续迭代的过程，旨在不断开发和改进机器学习模型以解决实际问题。它是人工智能领域的重要组成部分，涉及从数据准备与分析到模型开发与部署等一系列广泛的技能和技术。