パイプライン

モデルをリアルタイムデータで更新するプロセスを展開し、自動化します。

モデルの再トレーニング

Iインクリメンタル学習とは、機械学習モデルをゼロから再トレーニングすることなく、新しいデータでトレーニングするプロセスを指します。これは、常に変化するデータセットや、すべてのデータを一度に保存して処理することが現実的ではない状況において特に有用です。

モニタリング

モデルのパフォーマンスとシステムの健全性を継続的に監視します。モデルのパフォーマンスが低下したり、システムに問題が発生した場合は、できるだけ早くそのことを把握し、修正措置を取れるようにする必要があります。