AI/ML Pipeline 的方法論：從資料到價值的轉化

在資源有限的情況下，建立高效且可重現的機器學習工作流是至關重要的。

核心觀點

1. 資料品質監控：垃圾進，垃圾出。持續監控資料品質是模型成功的基石。
2. 模型版本管理：確保每一次實驗都是可追溯、可重現的。
3. 自動化流程：減少人為干預，提升部署效率。

實踐建議

建議使用 DVC 進行資料版本控制，並結合 MLflow 追蹤實驗參數與結果。