かなり前から様々な企業で数百のMLモデルを運用しているというプレスはあった。今で言うMLOpsだ。もちろん苦労も多いだろうし、決してツールでポンでボケ〜と運用している訳でもない。ビジネスプロセスの合理化により生じる新たな脆弱性も認識し十分に備えてきたのだと思う。しかしである。COVID-19により従前使えていた多くのモデルが一時的だろうが使えなくなった。結果、それまであまり注目されてこなかったデータドリフトやセンサーデータに閉じ気味の印象のあった適応的機械学習が広く注目されるようになった。この技術トレンドも時間的検証、外部検証を理解すると必然だったように思えるから不思議た。外部検証と現在機械学習領域で注目のデータドリフト。これら用語を本コンテンツのタイトルとして使いたいと思った。

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