問題番号: No.14 (しっかりモード)

機械学習モデルの本番環境へのデプロイ後、ユーザーの行動様式や社会情勢の変化に伴って、入力データの傾向が開発当時から徐々に乖離していく「データドリフト」が発生し、予測精度が低下していく。この問題に対処するため、データの収集、モデルの監視、自動再学習、再デプロイという一連のライフサイクルをシステム化し、高い精度を永続的に維持・運用するためのインフラおよび組織的枠組みはどれか。