MLOps

MLOpsは、機械学習モデルの開発から運用、監視までの一連のライフサイクルを自動化・効率化する取り組みです。ソフトウェア開発におけるDevOpsの考え方を機械学習に応用したもので、信頼性が高くスケーラブルなモデル運用を実現します。

単にモデルを作るだけでなく、データのバージョン管理、学習パイプラインの自動化、モデルの性能監視、再学習の自動実行などを含みます。これにより、モデルが環境変化に適応できなくなる「モデルの劣化」を防ぎます。

G検定では、機械学習をビジネスで安定的に利用するために不可欠な概念として扱われます。モデルを作成して終わりではなく、継続的に運用・改善し続ける体制が重要であるという点が問われます。