予測分析：モデルの更新時期を知る - ダミー

あなたが気に入らない限り、あなたの予測分析業務は、あなたのモデルが実際に稼動するときに終わったものではありません。生産におけるモデルの展開を成功させることは、リラックスする時間ではありません。時間の経過とともに精度とパフォーマンスを綿密に監視する必要があります。モデルは時間の経過とともに劣化する傾向があります（他のモデルよりも速くなります）。そのモデルを稼働させ続けるためには、新しいエネルギーの注入が時折必要になります。成功を収めるには、新しいデータと変化する状況に照らしてモデルを再訪し、再評価する必要があります。

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条件が変更されてモデルの元のトレーニングに適合しなくなったら、新しい条件を満たすためにモデルを再トレーニングする必要があります。そのような厳しい条件には、

• ビジネス目標の全体的な変化
• 新しい強力なテクノロジーの採用と移転
• 市場における新たなトレンドの出現
• 追いつく

<！あなたの戦略計画には、モデルをリフレッシュして次のレベルに引き上げるという緊急の必要性に注意を払う必要がありますが、モデルを更新することは、常に進行中のプロセスでなければなりません。入力と出力を調整し、新しいデータストリームを組み込み、新しい条件のためにモデルを再学習し、出力を継続的に改善します。これらの目標を念頭に置いてください。

モデルを定期的に再テストしてテストすることで、変化する条件を最優先にしてください。必要なときはいつでもそれを強化する。

• モデルの精度を監視して、時間の経過と共に性能が低下するのを検出します。
• モデルのパフォーマンスを報告および追跡するカスタマイズされたアプリケーションを開発して、モデルの監視を自動化します。
• <！モニタリングの自動化、または他のチームメンバーの参加があれば、データの科学者がモデルのパフォーマンスに対して懸念を緩和し、全員の時間の使用を改善することができます。

自動化された監視は、時間を節約し、モデルのパフォーマンスを追跡する際のエラーを回避するのに役立ちます。