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評估、MLOps 與營運

簡要整理「評估、MLOps 與營運」與「AI 導入與系統開發」之間的關係、考量重點，以及應確認的條件。

AI 導入與系統開發

簡要整理「評估、MLOps 與營運」與「AI 導入與系統開發」之間的關係、考量重點，以及應確認的條件。

在評估、MLOps 與營運中，不先決定解決手段，而是梳理使用者、業務與表達各方面的課題。同時保留與「AI 導入與系統開發」的關聯脈絡，以可供查核的方式呈現判斷依據。

使用情境

在評估、MLOps 與營運中，區分使用者、判斷者與營運者，並定義各自所需的資訊與操作。同時保留與「AI 導入與系統開發」的關聯脈絡，以可供查核的方式呈現判斷依據。

在評估、MLOps 與營運中，依目的組合需求、原型、製作成果與營運資料。同時保留與「AI 導入與系統開發」的關聯脈絡，以可供查核的方式呈現判斷依據。

在評估、MLOps 與營運中，以小規模試行為起點，採取將審查結果連結至下一步判斷的分階段流程。同時保留與「AI 導入與系統開發」的關聯脈絡，以可供查核的方式呈現判斷依據。

在評估、MLOps 與營運中，由人員依各用途的標準確認出處、權利、正確性、安全性與無障礙。同時保留與「AI 導入與系統開發」的關聯脈絡，以可供查核的方式呈現判斷依據。