『ディープラーニングG検定 最強の合格問題集』出張版
【G検定】AIの開発と運用をつなぐ「MLOps」、正しい説明はどれ？
AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、AIモデルの開発から運用までを連携し、システム導入後も継続的な改善を回す仕組みである「MLOps」について解説します。
「G検定」（ジェネラリスト検定）は、AI（人工知能）技術全般、特に機械学習やディープラーニングの基礎を体系的に学ぶ資格試験です。AI人材の需要の高まりとともに受験者数は年々増加しており、企業でも従業員への取得を奨励する動きが広がっているそうです。
本記事はSBクリエイティブ刊『ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）最強の合格問題集［第2版］』（ヤン・ジャクリン 著）から、G検定の出題範囲を踏まえた問題と解説を1問1答形式で紹介します。今回は、AIモデルの開発から運用までを連携し、システム導入後も継続的な改善を回す仕組みである「MLOps」について解説します。
問題
MLOpsの考え方として、最も適切な選択肢を1つ選べ。
- データ処理から機械学習モデルの構築と評価までを一気通質で行うAutoMLシステムの導入を推奨する。
- 本番環境に実装後も、予期せずトラブルに迅速に対応しやすいように、モデルの開発とモデルの運用が同じ担当者またはチームによって行われることが望ましい。
- 学習済みモデルが展開された後にも、追加学習を行うなどモデルを継続的に改善できる仕組みを特徴とする。
- 機械学習モデルを一度のみ訓練するのではなく、訓練データやアルゴリズムの種類を変えながら試行錯誤を繰り返すことで、モデルの性能を高めることを推奨する。
――答えは分かりましたか？
正解と解説
正解は「3．学習済みモデルが展開された後にも、追加学習を行うなどモデルを継続的に改善できる仕組みを特徴とする」
MLOpsは“Machine Learning”（機械学習）と“Operation”（運用）を合成した造語です。機械学習の開発担当と運用担当が連携しながらモデルの開発から運用までの一連を管理する体制を指します。この体制により、学習済みモデルを本番環境に展開した運用期間中にも、データを追加して再学習を行うことでアップデートや改善を行いやすくなります。
MLOpsは開発と運用に関する概念である「DevOps」を機械学習モデルの開発に応用した考え方です。
- 選択肢1：AutoML（Automated Machine Learning）とは機械学習モデルの開発プロセスを自動化する仕組みまたはツールを指します。AutoMLはMLOpsの概念とは直接関係ありません。
- 選択肢2：開発担当と運用担当の間の円滑な連携が重要であり、開発と運用が同じ担当者である必要性はありません。
- 選択肢4：記述された内容は「機械学習モデルの構築」に限定した推奨事項であり、開発と運用の連携に着目したMLOpsの本質とは異なります。
※この記事はSBクリエイティブ刊『ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）最強の合格問題集［第2版］』から、アイティメディアが出版社の許可を得て一部加筆編集の上、転載したものです（無断転載禁止）。
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