アラート

このレッスンで学んだように、本番データのモニタリングには次の方法があります。

• 決定論的方法：必要な属性がすべて存在し、値が厳密に定義された集合内にあるかを確認する。
• 統計的方法：本番で観測されたデータ分布が、学習時に観測された分布と有意に異なるかを確認する。

また、後者の方法はごく小さな変化にも過敏に反応し、有益性の低い（アクションにつながらない）アラートを大量に発生させうることも学びました。

では、なぜそれが問題になるのでしょうか？