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一旦投入使用，某些类型的人工智能和机器学习模型可能会根据对新数据和信息的分析（包括其先前的预测表现）来改进预测过程。改进可能包括纳入通过复杂计算过程创建的新变量、根据新条件改变赋予变量的权重以及在适当情况下排除变量。机器学习模型在使用过程中的变化程度以及用于分析的数据量和性质会因模型的使用环境和所使用的特定机器学习技术而有很大差异。在大多数情况下，模型再训练和测试将离线进行，并且只有在满足相关性能标准后才会部署更新。
金融服务中的人工智能：关键概念
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