Execution Context
この機能は、本番環境にデプロイされた機械学習モデルの出力分布を継続的に監視することができます。平均、分散、歪度、尖度などの統計指標を分析することで、ベースラインからの逸脱を検出し、コンセプトドリフトやデータ品質の劣化を示唆する兆候を特定します。システムは推論結果を集約し、経時的な分布の変化を可視化することで、データサイエンティストがモデルのパフォーマンス問題を、下流のビジネスプロセスに影響が出る前に、積極的に対応できるようにします。また、定義された閾値を超えた場合に自動的にアラートを発することで、異常な予測パターンに対する迅速な対応を支援します。
システムは、モデル推論層からリアルタイムで出力される情報を収集し、それに基づいて集計された統計分布を算出します。
現在の配信指標を、コンピューティング追跡リポジトリに保存されている過去の基準値と比較します。
異常が検出されると、データサイエンティストが迅速に対応できるよう、アラートが発報されます。
Operating Checklist
過去の学習データまたは初期検証データから、ベースラインとなるパラメータを設定します。
推論結果をモニタリングエンジンにストリーミングで送信し、継続的な統計的集計を行います。
各出力特徴量について、平均、標準偏差、パーセンタイルなどの主要な指標を算出します。
現在の指標を基準値と比較し、有意な変動を検知した場合にアラートを発生させます。
Integration Surfaces
推論ストリーム統合
モデル推論APIに接続し、統計分析のために生の予測結果を取得します。
流通ダッシュボード
ユーザーが確認できるよう、ヒストグラム、密度プロット、および偏差指標を含むリアルタイムの各種指標を可視化します。
アラート通知システム
設定された閾値を超えた場合に、配信パラメータに関するアラートを生成し、関係者に通知します。
