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エージェント向けオンライン学習(OLA)
ドリフト、フィードバックループ、ロールバックのリスクを制御しながら、データストリームからモデルを逐次的に更新する手法
複雑さ: high学習と適応
30秒でわかる概要
- 概要
- ラベル付きデータのストリームでモデルを逐次的に再学習し、コンセプトドリフトを検知しながら更新をバージョン管理し、性能が落ちたらロールバックします。
- 使いどころ
- 継続的なフィードバックを受ける本番の分類器やランキングモデルで、全履歴データによる再学習が現実的でない、あるいは安全でない場合。
- 注意点
- 遅れて届くラベルや順序の乱れたラベルは学習信号を壊します。更新の前にイベント順序を検証し、ラベルの訂正を明示的に扱ってください。
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エージェント向けオンライン学習: 概要
ドリフト、フィードバックループ、ロールバックのリスクを制御しながら、データストリームからモデルを逐次的に更新する手法
- Prequential evaluation
- Incremental model updates
- Concept-drift detection
- Bounded replay or rolling windows
- Shadow and canary deployment
- Versioning and rollback
The Agent Architect
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
- Learning under Concept Drift: A Review (2020)arXiv:2004.05785
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
€750（通常€1,500）・1週間・文書レポートとウォークスルーコール・9月30日まで