知識チェック
Note
この演習を完了するには、ケース スタディをお読みください。 最後に、知識チェックの質問に回答することでアドバイスを求められます。
Proseware へようこそ! あなたは、機械学習デプロイ ソリューションの設計を助ける "リード データ科学者" として採用されています。
問題を把握する
Proseware は、医師が患者の病気をより迅速に診断するのを助けるモバイル アプリケーションを開発しています。 医師は、患者の医療データをアプリに入力して、患者の診断を受け取ることができます。
最初に計画されていた機能は、"患者をさらにスクリーニングする必要があるか、それとも糖尿病を治療する必要があるかどうか" をアプリで医師に伝えるというものです。
妊娠の回数、年齢、肥満度指数 (BMI) など、糖尿病に関連するデータは既に収集してあります。 また、データ科学者のチームがあり、患者が糖尿病の可能性があるかどうかを分類できるモデルのトレーニングに取り組んでいます。
モデルを運用できるものにするための設計方法の決定について、あなたの手助けが必要です。
機械学習の運用 (MLOps) ソリューションを設計する方法に関するあなたのアドバイスを期待しています。
要件を検討する
- 環境について検討する。 現在は小規模なチームで作業しており、その中であなたが唯一のデータ科学者です。 実際に拡大して大規模なチームで取り組む前に、このプロジェクトが成功するかどうかを確認したいと考えています。
- モデルについて検討する。 モデルは医師を支援するために使われるため、正確性が私たちにとって重要です。 モデルは、期待どおりに動作することが確認されたときにだけ、使用する必要があります。
- データについて検討する。 小規模から始めており、通常、デプロイされたモデルを使用してアプリケーションをテストします。 デプロイされたモデルが予測を生成するデータは、偏りがある可能性があるため、モデルの再トレーニングには使わないようにする必要があります。