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一個ML應用要落地產生商業價值 在data scientist把model訓練出來之後 還有很長一段路才能真正進到生產環境 ML系統的複雜度其實非常高 從資料收集，特徵處理, 模型訓練, 模型測試, 一直到後面的模型部署，模型監測