Azure MLプラットフォーム応用
Azure MLで実装したモデルが本番環境で大幅な予測精度低下を示す場合、その原因として最も可能性が高いシナリオはどれか？
A.モデルの学習に使用したGPUのメーカーと本番環境のGPUメーカーが異なっているため
✗ GPU メーカーの違いは数値計算の微細な誤差を生む可能性はあるが、予測精度の大幅低下の主原因ではない。
B.訓練データの分布と本番データの分布が大きく異なり、モデルがデータドリフトの影響を受けている可能性← 正解
✓ 正解です。訓練データと本番データの分布が異なる「データドリフト」は、機械学習モデルの精度低下の最大原因。モデル監視とリトレーニングで対処する。
C.本番環境のAzure MLコンピュート リソースのバージョンが訓練環境と異なるため
✗ コンピュートリソースのバージョン違いは、推論結果にほぼ影響しない。モデルロジックは変わらないため。
D.モデルのハイパーパラメータが本番環境では無効化されるため
✗ ハイパーパラメータは推論時には無効化されない。学習済みモデルは固定状態で本番利用される。
この問題のポイント
訓練データと本番データの分布が異なる「データドリフト」は、機械学習モデルの精度低下の最大原因。モデル監視とリトレーニングで対処する。
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IT・クラウド の関連資格
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