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本練習屬於課程
本章將提供你把機器學習模型從研究與開發階段推進到正式上線環境所需的技能與知識。你會學到如何把研究性原型轉化為可靠、可擴充、且易於維護的系統。
本章你將了解可重現性在機器學習中的重要性，以及如何確保你的模型能在時間推移下維持可重現與可靠。你會探索多種技巧與最佳實務，協助你確保模型的可重現性。
當前練習
在第 3 章，你將探討把機器學習模型部署到正式上線環境時所面臨的各種挑戰。你會學到在正式環境中部署 ML 模型的不同做法，以及用於監控與維護上線中 ML 模型的策略。
在最後一章，你將學習測試機器學習流水線的各種方法，並確保其表現符合預期。你會了解測試 ML 流水線的重要性，並學到測試與驗證 ML 流水線的技巧。