自動化與擴展能大幅提升機器學習生命週期各流程的速度與品質。
在這個練習中，你要分類各元件如何同時促進自動化與擴展。請將問題拖放到正確的元件上。
本練習屬於課程
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你將先學習 MLOps 的核心特性。接著探索機器學習生命週期、其各個階段，以及與 MLOps 流程相關的角色分工。
接下來，你將學到機器學習生命週期中的設計與開發階段。你會探索價值增益評估、資料品質、特徵儲存，以及實驗追蹤。
本章將帶你深入了解把機器學習部署到生產環境的相關概念，例如執行階段環境、容器化、CI/CD 流程，以及部署策略。
當前練習
最後，你將學到如何在生產環境維護機器學習，包含統計與運算監控、再訓練、不同的 MLOps 成熟度層級，以及可用於機器學習生命週期中以簡化流程的工具。
