概念ドリフト下でのMLモデルのトレーニングとデプロイメントのための最適なリソース割り当て

この記事は、機械学習モデルのトレーニングとデプロイメントにおいて、計算リソースを効率的に管理するための戦略について議論している可能性が高いです。特に、概念ドリフト（時間の経過に伴うデータ分布の変化）によってもたらされる課題に焦点を当てています。この研究はおそらく、モデルのパフォーマンスを維持し、コストを最小限に抑えるために、リソース割り当てを動的に調整する方法を探求しているでしょう。