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隨著機器學習應用與人工智慧的蓬勃發展,顯而易見,開發準確的模型僅僅是拼圖的一小部分。要成功打造由機器學習驅動的產品,必須建立 MLOps 實務與基礎設施,以在生產環境中訓練、部署及管理機器學習模型。主要關鍵議題包括:

  • MLOps 工具
  • 模型漂移與監控
  • 無縫再訓練與模型版本管理
  • 數據版本管理及產出物儲存


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