機械学習システム設計の流れ

多くのエンジニアは、MLシステムをロジスティック回帰やニューラルネットワークなどのアルゴリズムだけと捉えがちです。しかし、実際にはモデルの開発以上に重要な要素がたくさんあります。実運用におけるMLシステムは非常に複雑で、データを管理するためのデータスタックや、数百万のユーザーに対応するサービングインフラ、システムのパフォーマンスを評価するための評価パイプライン、モデルのパフォーマンスが時間とともに劣化しないように監視するなど、多くのコンポーネントで構成されています。