メタデータストアを用いたモデルの再学習

前のレッスンでは、MLOps パイプラインを完全自動化するうえでメタデータストアが果たす重要な役割について学びました。これは予測サービスの機能を自動で監視し、時間とともに性能低下を検知するのに役立つ評価指標をログに記録します。また、トリガーによる再学習や、ドリフトに対応するためのモデル更新の重要性についても学びました。

この演習では、メタデータストアとトリガーによる再学習を使ってモデルを自動更新し、最適な性能を維持する一連の手順を、正しい順序に並べ替えることで理解を深めます。