バッチ学習
モデルが逐次学習ではなく、データセット全体を一度に学習する機械学習のアプローチです。
各エポックにおいて、利用可能なすべてのデータを固定サイズのバッチで処理する学習パラダイムです。バッチ学習は、オンライン学習や増分学習と対比される手法であり、安定したデータセットに適しています。新しいデータが到着するたびにゼロから再学習が必要となるため、リソース負荷が高くなる可能性があります。ガバナンスの観点では、再学習サイクルを計画的に運用し、関連する計算資源およびデータのバージョニングに伴うコストを適切に管理する必要があります。
小売分析チームは、毎週日曜日に需要予測モデルを再学習するためにバッチ学習を活用しています。毎晩のバッチ処理でその週の売上データ全体を処理し、モデルを再調整したうえで、月曜日の業務計画会議の前に更新版をデプロイします。
「かつて手動でのレビューやポリシー作業に数週間かかっていたものが、Enzai では数分で構造化され監査可能になりました。AI ガバナンスが理論的でなく、実用的に感じられるのはこれが初めてです。」
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