読み方 ： エムエルオプス

概要

企業内で利用するソフトウェアの開発と運用を統合したプロセスである「DevOps」を機械学習（ML：Machine Learning）システムに適用した概念である。企業内で利用する機械学習モデルを継続的に改善しながら安定的に運用することを目的とした実践を意味する。

機械学習モデルと関連するプログラムコード、学習データを統合的に管理し、プログラム開発、モデルの学習、検証や評価、実運用環境への展開（デプロイ）、監視といった一連の作業を効率よく継続的に実施する仕組みを整える。

機械学習特有の課題として、展開後のデータの変動やモデルの劣化といった状況に対処する必要がある。モデルは時間の経過と共に、実世界側の状況の変化などによって「内容が古くて役に立たなくなる」など予測精度が低下が生じるため、展開後も性能を継続的に監視し、閾値を下回ったら再学習を行うといったプロセスを構築する必要がある。

ソフトウェア開発の効率化に用いられる「CI/CD」（継続的インテグレーション/継続的デプロイ）の考え方をデータを用いた学習プロセスや評価プロセスにも適用し、関連するツールを用いて自動化を進めることで、継続して安定的に機械学習モデルの改善と再展開を進めることができる。

この記事の著者 ： (株)インセプト IT用語辞典 e-Words 編集部
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