1.3標準
不正の手口が変わり、同じ特徴量でも正解ラベルとの関係が変化した。
モデルの再評価を行う。
検討すべき対応を2つ選べ。
× 不正解
概念ドリフトは入力と結果の関係が変わる現象で、期間別性能とデータ関係を監視し、新データで再評価・承認する。
詳細解説
正しい新しい事例を含むデータで再学習候補を評価し、承認後に切り替える
現行環境へ適応しながら変更を管理できる。
誤り性能低下を隠すため評価期間を変更する
実際の劣化と原因が分からなくなる。
誤り入力分布が同じならモデル関係も不変と仮定する
入力が同じでも結果の規則が変わる概念ドリフトがある。
正しい期間別の正解率・再現率と、入力・ラベルの関係を監視する
予測関係の変化を性能指標とデータで捉えられる。
公式資料で確認する
以下の項目を公式資料の記述と照合して確認します。
Task 1.3のモデル監視・再学習と、AWS公式MLOpsチェックリストのデータ分布・概念ドリフト・性能確認を読む。入力の割合が同じでも不正の判定規則が変わる例で、必要なラベルと期間別の評価を整理する。
参考にした公式資料
確認できる内容
入力分布の変化と入力・正解の関係の変化を分け、実績ラベルによる再評価と候補モデルの承認を説明できる。
理解のポイント
- 概念ドリフト
- 期間別性能
- 再学習
確認時の注意
- 確認環境: 公式資料と仮想例による参照確認。AWSリソースの作成やモデル学習の実行は不要。
- 入力分布が安定していても、同じ入力条件に対する正解が変わる場合がある。入力の監視だけで概念ドリフトがないとは結論できない。
- 性能確認には推論後の実績ラベルが必要になる。ラベルの遅延や対象期間を確認し、候補の評価・承認を経て切り替える。
基礎のおさらい
概念ドリフト
同じ入力条件に対する正解の関係が時間とともに変わること。入力の出現割合が変わるデータドリフトとは別に確認する。
再学習
新しいデータを含めてモデルを再度訓練し、現行条件へ適応すること。
問題IDAWS-AIF-154
確認環境公式資料と仮想例による参照確認。AWSリソースの作成やモデル学習の実行は不要。
最終技術確認2026-10-24
誤り・権利侵害を報告