AI開発の流れ - 企画から運用まで

ふふ、あんずさん、無自覚にいいところを突いてるわね。
AI開発の標準フローは「課題定義?
→データ収集→前処理?
→モデル開発?
→評価→デプロイ→運用・再学習」ね。

さらに、AI化すべきでない課題もあるの。
ルールが明確で単純なロジックで済む問題や、倫理的に人間の判断を残すべき問題は、敢えてAI化しない選択も正しい答えの一つよ。

鋭い視点よ。
データが変われば精度も変わるから、定期的な再学習やモニタリングが必要。
これを体系化したのがMLOps?
という考え方ね。

データドリフト?
は、時間経過でデータの分布が変わってモデル精度が劣化する現象のこと。
たとえばコロナ前後で消費行動が変わったのに、古いモデルで予測を続けると外れちゃう、みたいな感じね。

あんずさんのバドミントン例え、今日のMVPだったわね。