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AI軟體開發流程
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與客戶明確定義 AI 應用場景（如電腦視覺、語音識別、自然語言處理、推薦系統等。
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檢視並蒐集可用資料，確認資料品質、數量與標註狀況。
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進行資料清理、去除雜訊、缺失值補齊。
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建立特徵工程流程，提升模型的可學習性與準確性。
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根據應用需求選擇合適架構（CNN、RNN、Transformer、LLM 等）。
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進行模型設計與超參數規劃，確保效能與資源使用平衡。
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使用 GPU/AI 伺服器進行大規模模型訓練。
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持續監控損失函數與評估指標（Accuracy、Recall、F1 Score）。
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交叉驗證與調整，確保模型泛化能力。
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建立 MLOps 流程，自動化訓練、部署與監控。
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定期更新模型，因應資料與市場需求變化。
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提供性能監控與異常警示，確保長期穩定運行。
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將模型封裝為 API 或微服務，導入客戶系統。
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支援雲端、邊緣裝置或本地伺服器的多環境部署。
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與現有 IT 架構或業務流程無縫整合。
需求分析與資料盤點
資料處理與特徵工程
模型設計與選型
訓練與驗證
部署與整合
維運與持續優化
Innovation ｜Warmness ｜Artificial Intelligence
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