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Machine Learning モニタリングの基礎概念

中級スキルレベル
更新日 2026/05
本番環境での機械学習モデル監視の課題(データ/コンセプトドリフト)と、劣化への対処手法を学びます。
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TheoryMachine Learning
2時間
11 ビデオ
33 演習
2,050 XP
5,144
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前提条件

MLOps ConceptsSupervised Learning with scikit-learn
1

ML モニタリングとは何か

第1章では、なぜビジネスで本番環境の Machine Learning モデルをモニタリングする必要があるのかを説明します。理想的なモニタリングのワークフローとその手順、そして本番環境でモニタリングシステムが直面しうる課題について学びます。
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2

モニタリングの理論的な概念

第2章では、信頼できるモニタリングシステムにおけるパフォーマンス監視の重要性を学びます。現実の本番環境でよく直面する課題、たとえばグラウンドトゥルースの入手可能性について掘り下げます。章の終わりには、グラウンドトゥルースのデータが遅れて到着する場合や存在しない場合でも、パフォーマンス推定アルゴリズムを使って対処できるようになります。
3

共変量シフトとコンセプトドリフトの検知

Machine Learning モニタリングの基礎概念
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