模型训练到上线流程图

模型训练到上线流程图描述： 1. 数据收集：从各种来源获取原始数据。 2. 数据预处理：清洗、转换和标准化数据。 3. 特征工程：选择和构建与任务相关的特征。 4. 模型选择：选择合适的算法或模型结构。 5. 模型训练：使用训练数据集训练模型。 6. 验证与调优：使用验证数据集评估模型性能，并进行必要的调整。 7. 测试：在测试数据集上评估最终模型。 8. 部署：将模型部署到生产环境。 9. 监控与维护：持续监控模型性能，并根据需要进行调整。