問題解決

Pythonで学ぶ機械学習のモニタリング

Hakim Elakhrass

Co-founder and CEO of NannyML

何もしない

• 稼働中の良質な監視体制と相性が良い
• 機会費用の分析とユースケースの十分な理解が必要
• 例：コールセンターの呼数を過大推定

モデルの再学習

• 旧データと新データの両方で学習
  • モデルをより頑健にする
  • 可能な限り多様な分布を学習
• 旧モデルを新データで微調整
  • 新データで単純に再学習
  • 毎回ゼロから学習するより効果的
• データの重み付け
  • 直近データを重視

以前のモデルへロールバック

業務プロセスの変更

• ビジネスルールを変更
• 予測の手動分析を実施

演習に進みましょう

Pythonで学ぶ機械学習のモニタリング