MLOps（Machine Learning Operations）とは、機械学習モデルのライフサイクル全体を管理するためのフレームワークです。これには、モデルのトレーニング、テスト、デプロイ、モニタリング、および改善が含まれます。
モデルモニタリングとは、機械学習モデルが適切に動作しているかどうかを監視することを指します。これは、モデルが予測の精度を維持しているか、データの特性が変化していないか、そしてその他の問題が発生していないかを確認するために行われます。
モデルモニタリングには、様々な手法があります。例えば、モデルの予測と実際の値を比較することで、モデルの精度を測定することができます。また、モデルの出力として得られる統計量を定期的に収集し、モデルの精度が変化していないかを確認することもできます。
また、モデルのモニタリングは、データの特性が変化していないかを確認するためにも役立ちます。例えば、特定のカテゴリのデータが増えたり減ったりしているかを見ることで、モデルがそのような変化に適応できるかを確認することができます。
さらに、モデルモニタリングは、モデルに障害が発生した場合に早期に検出するためにも重要です。例えば、モデルがクラッシュしたり、不正な入力データを処理したりすると、そのような問題を早期に発見することができます。
以上が、MLOps における機械学習モデルモニタリングについての簡単な説明