# リスク軽減策

> リスク軽減策 - 複雑な機械学習ライフサイクルを管理し、本番環境のモデルの品質を制御します。

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## Primary page

- [リスク軽減策](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-console/nxt-mitigation/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

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。

| トピック | 説明 |
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| チャレンジャー | デプロイ後のモデルパフォーマンスの比較。 |
| 再トレーニング | 再トレーニング設定を定義し、再トレーニングポリシーを作成します。 |
| 信頼性 | デプロイを監視して、デプロイされたモデルが不確実な予測を行ったり、以前に見られなかったデータを受信したりした時点をリアルタイムで認識します。 |