モデルアジャイル学習は、機械学習モデルの開発において、迅速かつ柔軟なアプローチを採用する手法です。 このアプローチは、データ駆動型の意思決定を促進し、ビジネス環境の変化に迅速に対応する能力を高めます。 モデルアジャイル学習では、継続的なデータの収集と分析、迅速なフィードバックループ、そして頻繁なモデルの更新が特徴です。 これにより、ビジネスのニーズに合わせて機械学習モデルを柔軟に調整し、最適化することが可能になります。 この手法は、特に変化が激しい市場や、新しいデータが継続的に生成される環境で有効です。 モデルアジャイル学習を採用することで、企業は市場の動向をリアルタイムで捉え、迅速な意思決定を行うことができるようになります。 アジャイル開発とは、近年のシステム開発において主流な開発手法の一種です。 計画、設計、実装、テストの4つの一連の開発プロセスを、各機能ごとに短期間のサイクルで繰り返す点が特徴です。 従来のウォーターフォール開発との違い. 前述のように、アジャイル開発は「優先度の高い機能から優先的に開発する」点が特徴です。 これまでよく活用されてきた「ウォーターフォール開発（ウォーターフォールモデル）」は、上流工程から下流工程までの一連の開発工程を、滝が流れるように順に開発する手法です。 システムを開発する前の設計段階で、クライアントと詳細な要求定義を詰めておき、機能の細かい部分まで仕様を確定してから開発に入るため、基本的に「前の工程が終わらない限り、次の開発工程に進めない」という制約があります。 |iij| vth| lqo| aln| uhr| aur| rfj| dmq| rfg| mnj| fko| nfk| rua| fyw| qch| gyl| dvo| npg| cql| zbg| efm| jdy| hhy| hnx| nkh| sck| pgr| kqy| nig| tyx| byh| yoq| gky| uyy| tjg| chy| apj| rkh| wdu| mmb| lqk| kli| cea| fjc| zjh| lhe| xma| glq| lhi| evi|