CI/CDならぬCT（Continuous Training）を実現するAI運用パイプライン
CI/CDならぬCT（Continuous Training）を実現するAI運用パイプラインとは、ソフトウェア開発におけるCI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）の概念を機械学習モデルの運用に応用し、モデルの継続的な訓練と改善を自動化する一連のプロセスのことです。これは、本番環境にデプロイされたAIモデルが時間経過とともにデータドリフトなどにより性能が劣化する問題に対処し、常に最新かつ最適な状態を保つことを目的としています。具体的には、新たなデータの流入、性能指標の変化、あるいは定期的なスケジュールに基づき、モデルの再訓練、評価、そして必要に応じた再デプロイまでを自動化します。親トピックである「予測モデル運用」においては、モデルがビジネス価値を生み出し続けるためのライフサイクル管理の中核をなし、MLOps（機械学習運用）の重要な要素として位置づけられます。
CI/CDならぬCT（Continuous Training）を実現するAI運用パイプラインとは
CI/CDならぬCT（Continuous Training）を実現するAI運用パイプラインとは、ソフトウェア開発におけるCI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）の概念を機械学習モデルの運用に応用し、モデルの継続的な訓練と改善を自動化する一連のプロセスのことです。これは、本番環境にデプロイされたAIモデルが時間経過とともにデータドリフトなどにより性能が劣化する問題に対処し、常に最新かつ最適な状態を保つことを目的としています。具体的には、新たなデータの流入、性能指標の変化、あるいは定期的なスケジュールに基づき、モデルの再訓練、評価、そして必要に応じた再デプロイまでを自動化します。親トピックである「予測モデル運用」においては、モデルがビジネス価値を生み出し続けるためのライフサイクル管理の中核をなし、MLOps（機械学習運用）の重要な要素として位置づけられます。
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