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データドリフト検出は、本番環境のデータ分布が学習時から変化していないかを監視し、モデルの性能劣化を早期に発見する手法です。共変量シフト、概念ドリフトの検出方法と監視体制の構築を解説します。

データバージョニングは、データセットの変更履歴を体系的に管理し、分析の再現性と追跡可能性を確保する手法です。バージョン管理の仕組み、メタデータ管理、ツール選定のポイントを解説します。

フィーチャーストアは、機械学習の特徴量を一元管理・再利用・提供するための基盤です。オフライン・オンラインの二重構成や特徴量パイプラインの設計手法を体系的に解説します。