データ分布の変化に対応した、費用対効果の高いクラウドベース分類器再学習のための自動化MLOpsパイプライン

このArXivの記事は、データドリフトに直面した場合のコスト効率に焦点を当て、クラウド環境内での分類器の再学習を最適化するように設計された、新しいMLOpsパイプラインを紹介している可能性があります。この研究は、実用的なアプリケーションを目的としており、自動機械学習の成長分野に貢献しています。

• •変化するデータ分布に対応して機械学習モデルを再学習するという課題に対処。
• •クラウドベースのMLOpsパイプライン内での費用対効果の最適化に焦点を当てています。
• •モデルの再学習プロセスへの自動化されたアプローチを提供している可能性があります。