解説

データドリフトを監視することで、入力データの分布が学習時から変化していないかを定量的に確認できます。Amazon SageMaker Model Monitorなどを活用し、特徴量の統計的変化を継続的に追跡することが、精度低下の原因特定において最も有効なアプローチです。 推論インスタンスを追加するは、スループットやレイテンシのスケーラビリティ問題への対処であり、モデルの予測精度の低下原因を調査・特定する手段にはなりません。 CloudFormationスタックを更新するは、インフラストラクチャの構成変更やデプロイに用いるものであり、モデルの精度低下の原因調査とは無関係です。 VPCサブネットを追加するは、ネットワーク構成の変更であり、機械学習モデルの予測精度の問題とは直接関係がありません。