ML 運用 (MLOps) の基本概念
Basic Concepts of MLOps
AI 生成試験ガイド v1.1 準拠人による確認：未実施
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概要
MLOps は DevOps の考え方をに適用したもの。を管理し、プロセスを反復可能にし、システムをスケーラブルにし、を抑え、本番稼働に備え、稼働後はを監視し、必要に応じてする。
MLOps applies DevOps thinking to machine learning: manage experiments, make processes repeatable, build scalable systems, keep technical debt under control, prepare for production, monitor models after launch, and retrain when needed.
主な用語
| 日本語 | English |
|---|---|
| えむえるうんよう | MLOps |
| じっけん | Experimentation |
| Repeatable process | |
| Scalable system | |
| ぎじゅつてきふさい | Technical debt |
| ほんばんかどう | Production readiness |
| Model monitoring | |
| Retraining |
解説
日本語の解説は準備中です。上の概要と用語表で要点を確認し、確認テストで理解度を確かめてください。
出典：AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 試験ガイド Domain 1 › Task 1.3
項目名と要約は本サイトによるものです。試験ガイドの原文は公式サイトで確認してください。
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