AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
MLOps
機械学習モデルを本番環境に確実かつ効率的にデプロイし、維持管理するためのエンジニアリング実践。
用語
モニタリング・デ・モデル
本番環境でのモデルのパフォーマンスと動作を継続的に監視し、異常を検出すること。
用語
トレーニングパイプライン
データ準備、MLモデルのトレーニングと検証を行うための自動化された一連のステップ。
用語
継続的デプロイメント
検証成功後、MLモデルを本番環境にリリースするプロセスの自動化。
用語
モデルバージョニング
関連するメタデータを含むMLモデルの異なるバージョンを体系的に管理すること。
用語
モデルのA/Bテスト
複数のモデルを本番環境で同時に実行し、パフォーマンスを比較するための手法。
用語
カスケードML
複数のモデルが順番に実行され、各モデルが前のモデルの結果を洗練させるアーキテクチャ。
用語
ML観測可能性
本番環境でのMLシステムの内部動作を測定、理解、診断する能力。
用語
モデルの自動スケーリング
モデルの予測負荷に応じたコンピューティングリソースの自動調整。
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