問題 No.807
機械学習モデルの運用において予測精度の維持や安定稼働を目指すツールや運用の取り組みに関する記述として不適切なものはどれか。
【正解の解説】
機械学習モデルの予測精度が一度確立されれば現実世界のデータ特性が変化してもモデル自体が自動的に完全なルールを再設計するため人間の関与は一切不要となる。
モデルは万能ではなく、環境の変化に応じて人の手による監視や再学習、ルールの微調整が必要です。自動ですべて解決するという考え方は誤りです。
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【その他の選択肢の解説】
システム運用開始後に現実世界のデータの傾向が変化しモデルの予測精度が低下する現象を検知し監視する。
機械学習モデルの運用では、運用環境のデータ傾向が変化することで精度が落ちる現象を監視し、継続的にモデルを最適化するMLOpsの考え方が重要です。
新しいデータを用いて自動的にモデルを再学習させテストを通過したモデルを本番環境へ安全にデプロイする仕組みを構築する。
CI/CDの仕組みのように、自動再学習や検証プロセスを取り入れることで、変化する環境に追従し、安全な本番運用が可能になります。
機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、システム運用チームが連携しモデルのライフサイクル全体を効率化する。
MLOpsの目的は、チーム間の連携を通じてモデルのライフサイクル全体（開発から運用、改善まで）を円滑かつ効率的に回すことです。