總結反思

2024 iThome 鐵人賽

DAY 30

AI/ ML & Data

從資料處理到深度學習系列第 30 篇

16th鐵人賽

evalin1214

2024-10-11 15:48:57

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在這次的鐵人賽中，我又再次學習的很多不同的處理資料方式，不僅僅是資料處理，資料的結構、運用、分類方法都在這次的鐵人賽中一一呈現，尤其是在模型部署、監控、維護、解釋與公平性的學習中，體會到技術與責任需並重。部署時注重穩定性與自動化，能確保模型持續優化；監控與維護則能及時應對數據漂移與異常情況，保持長期效能。此外，透過模型解釋提升透明度，有助於使用者信任，而公平性則確保系統決策不偏不倚。總結來看，成功的AI模型不僅需要技術實力，更要考慮倫理與責任，才能促進安全可靠的應用。