| 日本語 | MLOps |
|---|---|
| English | MLOps (Machine Learning Operations) |
| 中文 | MLOps(机器学习运维) |
MLOpsとは
MLOpsは、機械学習モデルを作って終わりにせず、現場に配備し、性能を監視し、再学習して更新する一連の運用を整える考え方と実践です。工場では設備や材料の変化でモデルの精度が下がるため、劣化の検知、版管理、再学習の手順が必要になります。変更の記録を残す点で品質保証の要求とも関わります。
Definition (English)
The practice of deploying machine-learning models, monitoring their performance and retraining and updating them rather than stopping at building. Plant changes degrade models, so drift detection, versioning and retraining steps are needed, tying into change records for quality assurance.
释义(中文)
不止于开发机器学习模型,而是把部署、性能监控、再训练和更新整套运维规范化的理念与实践。工厂中设备和材料变化会使模型精度下降,需要劣化检测、版本管理和再训练流程,留存变更记录也与质量保证要求相关。
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出典表記の例
株式会社サオス MES-DX「MES用語集:MLOps」https://mes-dx.com/terms/mlops(CC BY 4.0)
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<blockquote cite="https://mes-dx.com/terms/mlops"> <p>MLOpsは、機械学習モデルを作って終わりにせず、現場に配備し、性能を監視し、再学習して更新する一連の運用を整える考え方と実践です。</p> <footer>出典:<a href="https://mes-dx.com/terms/mlops">株式会社サオス MES-DX「MES用語集:MLOps」</a>(<a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja">CC BY 4.0</a>)</footer> </blockquote>