テクノロジ系 / ソフトウェア開発管理技術
MLOps
MLOpsは、機械学習モデルの開発から運用・改善までを継続的に回す取組みです。
もう少し詳しく
機械学習（ML）のモデルを、開発して終わりにせず、データの更新や性能の劣化に応じて継続的に再学習・更新・運用していく仕組みです。DevOpsの考え方を機械学習に応用したものです。モデルを実用で安定して使い続けるための、運用を含めた取組みです。
試験での見方
例：機械学習モデルを継続的に再学習・更新して運用するのがMLOpsです。
テクノロジ系 / ソフトウェア開発管理技術
MLOpsは、機械学習モデルの開発から運用・改善までを継続的に回す取組みです。
機械学習（ML）のモデルを、開発して終わりにせず、データの更新や性能の劣化に応じて継続的に再学習・更新・運用していく仕組みです。DevOpsの考え方を機械学習に応用したものです。モデルを実用で安定して使い続けるための、運用を含めた取組みです。
例：機械学習モデルを継続的に再学習・更新して運用するのがMLOpsです。
機械学習モデルの継続的な運用・改善を行う点が核心です。DevOpsの機械学習への応用である点を押さえましょう。