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在現今AI技術飛速發展的時代，AI生命週期管理成為實現持續改進的核心，分為資料、開發和部署三大階段。這些階段從資料收集、模型開發到最終部署及監控，皆充滿挑戰。透過不同平台協助，可以在實踐AI生命週期管理時，提升模型性能、確保符合可信任AI的標準，並平衡外購與自建方案。每一階段的管理與優化，都是實現AI系統穩定運行的關鍵。
 
本集講者：楊淳安/MIC產業分析師
專長領域：人工智慧
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