AIモデルの精度劣化をトリガーとした自動再学習（Continuous Training）の設計

AIモデルの精度劣化をトリガーとした自動再学習（Continuous Training）の設計とは

AIモデルの精度劣化をトリガーとした自動再学習（Continuous Training）の設計とは、実運用環境でAIモデルの性能が時間とともに低下する「モデルドリフト」や「データドリフト」を検知し、その劣化をトリガーとして自動的にモデルを再学習・更新するプロセスと、そのためのシステム設計を指します。これにより、常に最新のデータに適応した高性能なモデルを維持し、ビジネス価値の最大化を図ります。MLOpsにおけるCI/CDパイプラインの一部として、モデルのライフサイクル管理の自動化と信頼性向上に不可欠な要素です。モデルデプロイ後も継続的に品質を監視し、必要に応じて改善サイクルを回すことで、AIシステムの持続的な運用を支えます。

このキーワードが属するテーマ