MLOps

MLOpsは、機械学習のモデルを一度作って終わりにせず、データの準備、学習、評価、本番への反映、運用中の監視、再学習までを、手順として整えて回し続ける取り組みです。モデルは、実際のデータの傾向が変わると精度が下がることがあるため、運用中の監視と見直しが欠かせません。担当者ごとのやり方に頼ると、同じ結果を再現しにくく、引き継ぎも難しくなります。企業では、どのデータとどの設定で作ったモデルかを記録し、精度の低下に気づける指標と、見直しの手順をあらかじめ決めておくと、安定して使い続けやすくなります。