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No logging pattern

Case

Situation

機械学習システムに限らず、システムを運用するためにはログが必要です。ログを取得しない場合、エラー検知や障害対応、システム改善を行うことができず、ブラックボックスなシステムが醸成されていきます。特に機械学習システムでは、推論結果とその後のイベントをログから追跡することによって、推論モデルの効果をレビューすることが可能になります。
機械学習を実用化する面白くチャレンジングな点は、機械学習のアウトプットがビジネスやユーザ体験に密接に紐づくところです。推論は複雑な自動化を可能にします。頑張ってif-elseで記述することが難しいワークフローであっても、機械学習で解決できることがあります(解決できないこともあります)。そして実際のビジネスやユーザの行動、更には物理的な世界(IoTやEdge AI)に影響を与えるということは、変わり続ける環境にフィットしなければならないということで、機械学習やシステムの観点からすると、ログを収集して原因と結果と改善を続ける、ということになると思います。

Diagram

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Pros

Cons

Work around