生产环境中的机器学习模型很少作为独立的决策者部署。相反，它们通常被集成到更大的系统中，这些系统包含人工监督和其他逻辑来处理复杂的决策过程。这种方法承认了当前模型的局限性，并通过将算法预测与人类判断和情境理解相结合，确保了更强大、更可靠的结果。 AI
影响 强调了生产环境中机器学习模型中“人在回路”系统的必要性，并指出模型是在更广泛的决策框架内的工具。
排序理由 该集群讨论了机器学习模型在生产中的实际应用和集成，属于对MLOps实践的评论。
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