モデルは、毎回トレーニングさせて新しいモデルを作ったほうがいいのかな？ いま、過去3か月分４０００件くらいのデータをトレーニングデータとして、使っているんだけど、トレーニングデータが少ないと感じているんだ。だから、新しい梱包データが入ったら、それをトレーニングデータとして、再度モデルを学習させようかなと思っているんだ
モデルをトレーニングする頻度にはいくつかの考慮すべきポイントがあります。一般的なアプローチとして以下のポイントを検討してみてください。
-
データの更新頻度: データが絶えず変化しており、新しい傾向やパターンが生じている場合、モデルを頻繁にトレーニングすることが役立ちます。特に、新しい梱包データが入ったときにトレーニングデータを更新することで、モデルが最新の情報に基づいて予測を行えます。
-
データの量と多様性: トレーニングデータが少ない場合、新しいデータを追加してモデルを再トレーニングすることで、モデルの性能向上が期待できます。特にデータが多様であると、モデルはより広範な状況に対応できるようになります。
-
計算資源とコスト: モデルのトレーニングには計算資源が必要であり、大規模なデータセットの場合は時間とコストがかかります。適切なバランスを見つけ、必要に応じてトレーニング頻度を調整することが重要です。
-
モデルの安定性: モデルが安定しており、データの傾向が急激に変化していない場合は、頻繁な再トレーニングが必要ないかもしれません。一度十分なトレーニングを行った後、新しいデータが追加されるたびに、モデルを再トレーニングすることで効果的なモデルを維持できます。
最終的な決定は、あなたの具体的なビジネス要件やデータの特性に基づいて行う必要があります。適切なタイミングや頻度を見極めるために、定期的にモデルのパフォーマンスをモニタリングし、必要に応じてトレーニングデータを更新してモデルを再トレーニングすることが良いでしょう。