隨著 ML 應用與 AI 的蓬勃發展，顯然開發精確的模型僅是整體解決方案的一部分。要成功打造驅動於機器學習的產品，必須建立 MLOps 實務與基礎設施，以在生產環境中訓練、部署和管理 ML 模型。一些關鍵主題包括：
- MLOps 工具
- 模型漂移與監控
- 無縫重新訓練與模型版本控制
- 數據版本控制以及構件儲存。
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taiwan@nobleprog.com 或 +65 88708290
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