コンセプトドリフトは 入力と出力の関係変化 データドリフトは 入力分布の変化 モデルの劣化を防ぐには モニタリングと再学習 コンセプトドリフトは ルールや前提変わる データドリフトは 環境や客層変わる モデルの劣化は 時間の経過で精度低下 モニタリングは 精度や変化を継続監視 再学習は最新データで モデル更新 MLOpsは開発と運用を 連携し継続改善 MLOpsはML版DevOps 継続的トレーニング シャドーモードは 裏で並行稼働 A/Bテストは ユーザーを分けて比較 カナリアリリースは 段階展開 モデルカードは モデルの仕様書 データシートは データセットの仕様書 トラッキングはデータと モデルの履歴記録 AI監査は倫理 法令 技術の妥当性評価 倫理アセスメントは 倫理リスク継続評価 モデルの劣化は ドリフトによる精度低下 モニタリングと 再学習で劣化を防ぐ
