学習済みのモデルを検証し、サービスインするまでの処理は自動化されているか。

データ処理パイプライン

プラクティス

検証にかかる手間や時間を短縮することができます。また、様々な理由で学習済みのモデルの精度が低下することがあります。再度最新データで学習し直すなどの工程が繰り返される可能性があるため、自動化は良い習慣となります。