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人工智能 (AI) 项目生命周期是指设计和构建机器学习 (ML) 模型可能采取的不同步骤。这些步骤包括定义问题、准备数据、训练模型、测试模型、评估模型和解释模型。例如，ML 模型旨在生成新的歌曲播放列表。ML 开发人员可能首先考虑他们想要创建哪种类型的播放列表。接下来，他们可能会收集和准备歌曲数据。使用歌曲数据对 ML 模型进行训练和测试。评估 ML 模型以查看它是否按预期工作。最后，解释 ML 模型以便其他人可以使用它。通常，AI 项目生命周期步骤是迭代使用的，而不是一个接一个地使用。AI 项目生命周期是用于构建和改进 ML 模型的一系列迭代步骤。
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