あるMLプロジェクトチームが機械学習ライフサイクルの各フェーズを整理しています。一般的なMLライフサイクルの順序として正しいものはどれですか。
- A. モデルトレーニング → 問題定義 → データ収集 → デプロイ
- B. 問題定義 → データ収集・前処理 → モデルトレーニング・評価 → デプロイ・監視
- C. モデルデプロイ → データ収集 → モデルトレーニング → 問題定義
- D. データ収集 → デプロイ → モデル評価 → 問題定義
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正解: B
MLライフサイクルの標準的な順序は「問題定義 → データ収集・前処理 → モデルトレーニング・評価 → デプロイ・監視」です。まずビジネス課題を解くべきML問題として落とし込み、次に必要なデータを収集して前処理し、モデルを訓練・評価します。最後に基準を満たしたモデルを本番環境へデプロイし、継続的に監視します。他の選択肢はこの論理的な依存関係を無視した順序であり、実運用では成立しません。