預測模型上線前你需要事先規劃的內容

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2019.08.06

如何將預測模型部署在正式環境，將即時資料與模型串接以實現即時性的預測？在演算法開發的過程中，用來測試的資料基本上是舊的、非即時的，並且資料來源會是固定的，與實際線上運作時完全不同。那麼如何才能在部署之前先做好準備，避免上線後才發現Bug、導致資料流斷鏈，引發營運危機呢？作者Martin Schmitz在文中也提出了幾點讓讀者思考，希望大家在轉型的過程中能最小化各種風險，一起進入機器學習領域。
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