AIプロジェクトとMLOps・データライフサイクル | JDLA Deep Learning for GENERAL（G検定）
AIプロジェクトとMLOps・データライフサイクルとは
AIプロジェクトでは目的設定、データ収集・加工、学習、評価、提供、監視、再学習を一つのライフサイクルとして管理します。
具体例
学習時の精度だけでなく、データとモデルの版、再現性、ドリフト、事故時の停止・復旧を運用設計へ含めます。
もう少し詳しく
この用語は単独で暗記せず、目的、入力、処理、結果、適用できない境界の順に説明できるようにします。実務では前提条件と評価基準を明記し、期待した結果と実測結果を区別します。