Do tej pory to szkolenie skupiało się na tworzeniu modeli systemów uczących się.
Jednak, jak sugeruje to na ilustracji 1, rzeczywiste systemy ML w środowisku produkcyjnym są duże
a model to tylko 1, stosunkowo mały element.
Podstawą rzeczywistego systemu produkcyjnego systemów uczących się są ML,
ale często stanowi on tylko 5% lub mniej
całkowitej bazy kodu
w systemie. To nie błąd. to znacznie mniej, niż mogłoby się wydawać
czego się spodziewać. Zwróć uwagę, że system produkcyjny ML poświęca spore zasoby
w danych wejściowych: ich zbieraniu, weryfikowaniu i pobieraniu z nich funkcji.