機械学習モデルのデプロイ

「機械学習モデルのデプロイ」とは？意味を解説

機械学習モデルをトレーニング環境から本番環境へ移行させ、ユーザーが利用するアプリケーションやWebサービスに統合・運用するプロセス。モデルの精度検証、パフォーマンス最適化、監視体制構築など、開発から実運用への一連の作業を含む。MLOpsの重要な要素。

例文

• 新しい推薦モデルを本番環境にデプロイした。
• デプロイ後、リアルタイムでモデルの予測精度を監視する。
• スケーラビリティを考慮してモデルをクラウドにデプロイする。

「機械学習モデルのデプロイ」の言い換え・類語

「機械学習モデルのデプロイ」の対義語

連想語・周辺概念

語源・由来

英語のdeploy（配置する）に由来。ITの文脈で「ソフトウェアを本番環境に配置する」意味で使われていた用語を、機械学習分野に適用した表現。

英語で言うと

「機械学習モデルのデプロイ」との違いを比較する

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