チームは分類モデルを本番環境に展開し、パフォーマンスとデータの変化を監視する。
チームは、予測精度が大幅に低下した場合に、以下の処理が自動的に実行されるようにしたいと考えています。
関係者には、価格下落について通知しなければならない。
閾値を超えた場合は、再訓練を開始する必要がある。
要件を満たすように監視システムを設定する必要があります。
どの4つの行動を順番に実行すべきでしょうか?回答するには、行動リストから適切な行動を回答欄に移動させ、正しい順序に並べ替えてください。

正解:

Explanation:
Microsoft の運用モデル監視に関するガイダンスでは、4 つの段階からなる手順が規定されています。まず、デプロイされたエンドポイントで Azure ML モデルモニターを構成し、追跡するメトリックとスケジュールを指定します。
次に、モデルのパフォーマンスが許容できないとみなされるしきい値を定義します。これがトリガー条件となります。3番目に、監視対象のメトリックをしきい値と比較して、しきい値を超えた場合にトリガーされる Azure Monitor アラート ルールを作成します。このアラート ルールは、電子メール、SMS、または Teams Webhook を介して関係者に通知を送信するアクション グループに関連付けられます。4番目に、アクション グループには、Azure Machine Learning パイプラインの公開された REST エンドポイントを指す Webhook アクションが含まれており、これにより再トレーニング ジョブが自動的に開始されます。この一連の処理により、検出、通知、および修復が明確に分離され、Microsoft が推奨する MLOps 自動化パターンに合致しています。
Microsoft Learn リファレンス トピック: 監視アラートに基づいてモデルの再トレーニングを自動化する - Azure Machine Learning MLOps
