由于常见的软件工程实践，机器学习系统会随着时间的推移变得难以修改。诸如封装第三方机器学习包、引入纠正模型来处理边缘情况以及使用共享表进行预测等模式，可能会无意中产生依赖关系，使未来的更新变得困难。这些设计选择虽然单独来看是合理的，但可能导致系统中的封装层成为主要组件，纠正模型依赖于原始错误，或者内部分数演变成不可更改的接口。 AI
影响 常见的软件工程实践可能会无意中阻碍机器学习系统的长期可维护性，需要仔细考虑设计选择。
排序理由 该条目讨论了软件设计模式及其对机器学习系统可维护性的负面影响，提供了主观观点而非报道具体事件。
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