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ライフサイクル管理

本番環境の機械学習モデルには複雑なライフサイクルがあり、モデルの使用と価値には、ライフサイクルを管理するための堅牢で再現性のあるプロセスが必要です。適切に管理されていないモデルが本番環境に導入された場合、不正確なデータ、パフォーマンスの低下や予期しない結果をもたらし、AIの信頼性に対するビジネスの評判を損なう可能性があります。ライフサイクル管理は、本番環境で多くのモデルをスケーリングできるようにする機械学習運用システムの作成に不可欠です。


更新しました February 22, 2022
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