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Machine-learning projects often treat a training dataset as a finished deliverable. A team gathers examples, labels them, trains a model, and moves on to deployment. But software keeps changing. A new form field, revised policy, or unfamiliar customer request can alter the examples a model sees, while the dataset that shaped its behavior stays frozen. …
When software changes, your training data needs a maintenance plan Devamı »