MLops

「MLops」とは？意味を解説

MLopsはDevOpsの機械学習版で、データ準備、モデル学習、評価、デプロイ、監視、再学習などの一連のプロセスを自動化・標準化します。実験環境から本番環境へのスムーズな移行、モデルのバージョン管理、パフォーマンス監視など、機械学習プロジェクトの生産性と信頼性向上を目指します。

例文

• MLopsの導入により、モデル更新のサイクルが大幅に短縮された。
• チームはMLopsベストプラクティスを参考に、パイプラインを再構築した。
• 本番環境でのモデルドリフト検出はMLops戦略の重要な要素だ。

「MLops」の言い換え・類語

「MLops」の対義語

連想語・周辺概念

語源・由来

Machine Learning Operations（機械学習運用）の略。2015年頃からDevOps概念を機械学習領域に応用する必要性から提唱され、2019年以降産業で急速に採用が進みました。

英語で言うと

「MLops」との違いを比較する

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