面向生产环境的端到端数据质量驱动的机器学习框架

这篇文章很可能是一篇研究论文，重点关注在实际生产环境中提高机器学习模型的可靠性和性能。对数据质量的强调表明，重点在于数据预处理、验证和监控，以防止数据漂移和模型退化等问题。“端到端”方面意味着一种涵盖整个机器学习流程的综合方法，从数据摄取到模型部署和监控。