工业场景下机器学习模型落地方法与最佳实践

工业机器学习需解决小样本、高噪声、概念漂移三大难题，常采用迁移学习、时序增强与在线学习策略。

模型上线后需建立MLOps闭环，包括自动化重训练、漂移监测与版本回滚，确保长期稳定运行。

成功案例显示，结合领域知识的特征工程仍比纯端到端深度学习在工业场景中更具解释性与可靠性。