データ分析・機械学習プロジェクトの標準的なプロセスモデルであるCRISP-DMに関する説明として、最も適切なものはどれか。
- 1「ビジネスの理解」から「展開」までの6つのフェーズで構成され、必要に応じて前のフェーズに戻りながら反復的に進めることが想定されている。
- 2学習済みモデルの本番運用と監視に特化した手法であり、ビジネス課題を整理するフェーズは含まれていない。
- 3ウォーターフォール型の進め方を前提としており、一度完了したフェーズに戻ることは想定されていない。
- 4深層学習のネットワーク構造を設計する手順を標準化したもので、データの準備は対象外としている。
正解と解説を見る
正解：1
CRISP-DMは、ビジネスの理解、データの理解、データの準備、モデリング、評価、展開の6フェーズからなるプロセスモデルです。各フェーズは一方通行ではなく、評価の結果を受けてビジネスの理解に戻るなど、行き来しながら進めます。運用・監視に重点を置くのはMLOpsの考え方であり、選択肢2はCRISP-DMの説明として誤りです。CRISP-DMは「ビジネスの理解から始まる6フェーズの反復的なプロセス」と押さえておきましょう。
根拠：CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）