隨著 ML 應用程式與 AI 的蓬勃發展，顯然開發出精確的模型僅是整個拼圖中的一小部分。要成功打造機器學習驅動的產品，必須建立 MLOps 實踐方法與基礎設施，以在生產環境中訓練、部署及管理 ML 模型。一些關鍵主題包括：
- MLOps 工具
- 模型漂移與監控
- 無縫重訓練與模型版本管理
- 數據版本化以及存儲的工件
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taiwan@nobleprog.com 或 +65 88708290
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