「機械学習のデータドリフト検知を自動化する方法｜Dentsu Digital Tech Blog」

電通デジタルでデータサイエンティストを務める吉田です。 本記事では、機械学習においてモデル学習時点でのデータと推論時点でのデータが経時的に乖離を起こしていく、いわゆるデータドリフトの検知を自動化するために構築したワークフローについてご紹介いたします。 データドリフトによる機械学習モデルの劣化とは 機械学習モデルを実運用していく際に課題になる事象の1つとして、データドリフトの問題があります。 一般的に、機械学習ではいくつかの特徴量Xに対する目的変数Yとの隠れた関係を定式化します。XとYの関係は時間が経つにつれて変化していくことがしばしばあり、これに伴って一度作成したモデルの推論精

note.com

Webページ

コンテンツ文字数：0 文字

見出し数（H2/H3タグ）：0 個

閲覧数：128 件

2021-06-09 14:02:57

オリジナルページを開く

B!