実用最小限のモデル (Minimal Viable Model)
実用最小限のモデル（MVM: Minimal Viable Model）は、機械学習を組み込んだシステムにおいて、初期段階で仮説検証を行ったりソフトウェアチームと連携したりするために提供される、最小限の機能を持つ機械学習モデルである。
継続的な実験フェーズにあっても早期にデモAPIや簡易モデルとして提供されることで、アジャイルの「動く成果物」の概念を維持し、ステークホルダーへの価値検証と協調開発を迅速化する。
- ビジネス仮説の迅速な検証を目的とする最小限の機能モデル
- ソフトウェア開発チームによる早期統合を可能にするデモML-APIの提供
- 長期化しやすいモデル訓練フェーズにおける早期インクリメントの実現
- 機械学習チームとソフトウェア工学チーム間の依存関係の緩和
- 継続的な実験サイクルとアジャイル成果物要求を両立させる実践的手法[1]
- 所属タグ: Machine Learning Artifacts Product Discovery
- カテゴリー: Related Fields
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Agile Management for Machine Learning: A Systematic Mapping Study — 「これらから8つのフレームワークを特定し、推奨事項とプラクティスを「反復の柔軟性（Iteration Flexibility）」「革新的なML固有の成果物（Innovative MLspecific Artifacts）」「実用最小限のモデル（Minimal Viable Model）」などの8つの主要テーマに分類した。」（訳）（ライセンス: CC BY 4.0） ↩