本番環境における機械学習のためのエンドツーエンドのデータ品質主導型フレームワーク

この記事は、実際の運用環境における機械学習モデルの信頼性とパフォーマンスを向上させることに焦点を当てた研究論文である可能性が高いです。データ品質に重点を置いていることから、データドリフトやモデルの劣化などの問題を防ぐためのデータの前処理、検証、および監視に焦点を当てていることが示唆されます。「エンドツーエンド」という側面は、データ取り込みからモデルのデプロイと監視まで、機械学習パイプライン全体を網羅する包括的なアプローチを意味します。