モデル再トレーニング
データ配信の進化に合わせてパフォーマンスとコンプライアンスを維持するために、新しいデータまたは更新されたデータで AI モデルを更新するプロセス。
Definition
新しいラベル付きデータ（最近のトランザクションなど）を取り込み、更新されたパラメーターでモデルを再トレーニングし、現在のベンチマークと照合して検証し、新しいバージョンをデプロイするスケジュールベースまたはトリガーベースのパイプライン。ガバナンスでは、更新を確実に管理するために、再トレーニングの頻度、承認ゲート (自動テスト、検証レビュー)、ロールバックプロトコル、および文書化要件を定義します。
Real-World Example
ある物流会社の需要予測モデルは、過去90日間の出荷データを毎月再トレーニングし、自動検証（正確性、ドリフト、公平性）を実行し、ピーク時以外に更新されたモデルを導入します。導入後の指標が低下すると、システムは以前のバージョンにロールバックします。
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